Canopy thinning, not agricultural history, determines early responses of wild bees to longleaf pine savanna restoration
Notice bibliographique
Résumé
Longleaf pine savannas are highly threatened, fire‐maintained ecosystems unique to the southeastern United States. Fire suppression and conversion to agriculture have strongly affected this ecosystem, altering overstory canopies, understory plant communities, and animal populations. Tree thinning to reinstate open canopies can benefit understory plant diversity, but effects on animal communities are less well understood. Moreover, agricultural land‐use legacies can have long‐lasting impacts on plant communities, but their effects on animal communities either alone or through interactions with restoration are unclear. Resolving these impacts is important due to the conservation potential of fire‐suppressed and post‐agricultural longleaf savannas. We evaluated how historical agricultural land use and canopy thinning affect the diversity and abundance of wild bees in longleaf pine savannas. We employed a replicated, large‐scale factorial block experiment in South Carolina, where canopy thinning was applied to longleaf pine savannas that were either post‐agricultural or remnant (no agricultural history). Bees were sampled using elevated bee bowls. In the second growing season after restoration, thinned plots supported a greater bee abundance and bee community richness. Additionally, restored plots had altered wild bee community composition when compared to unthinned plots, indicating that reduction of canopy cover by the thinning treatment best predicted wild bee diversity and composition. Conversely, we found little evidence for differences between sites with or without historical agricultural land use. Some abundant Lasioglossum species were the most sensitive to habitat changes. Our results highlight how restoration practices that reduce canopy cover in fire‐suppressed savannas can have rapid benefits for wild bee communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».