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Enregistrement W2989747303 · doi:10.1111/1365-2664.13543

How much do rare and crop‐pollinating bees overlap in identity and flower preferences?

2019· article· en· W2989747303 sur OpenAlexaff
Molly MacLeod, James R. Reilly, Daniel P. Cariveau, Mark A. Genung, Michael Roswell, Jason Gibbs, Rachael Winfree

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Resources Conservation ServiceGarden Club of AmericaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPollinatorPollinationBiologyCropRare speciesEcosystem servicesBiodiversityEcologyEcosystemPollenHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The biodiversity‐centred approach to conservation prioritizes rare species, whereas the ecosystem services approach prioritizes species that provide services to people. The two approaches align when rare species provide ecosystem services, or when both groups of species benefit from the same management action. We use data on bee pollinators and the plant species they forage on to determine if there are rare species among the most important crop pollinators, and the extent to which plant species selected to support crop pollinators would support rare species as well. We used pre‐existing, regional‐scale datasets to determine which bee species are regionally rare, and which are regionally important crop pollinators. To assess the plant preferences of these two groups of bee species, we collected two datasets on plant–pollinator interactions, one experimental and one observational. The experiment consisted of monospecific plots of 17 plant species from which we collected bees over 3 years. The observational data consisted of bees collected from 66 species of plants growing in semi‐natural meadows, also over 3 years. Nineteen percent of the dominant crop‐pollinating species were regionally rare. Both rare species and crop‐pollinating species had strong preferences for certain plants, and the preferences of rare and crop‐pollinating bees were significantly but not strongly ( r ≤ .54) correlated. Ten plant species were significantly preferred by both rare and crop‐pollinating bees. Synthesis and applications . We found several dominant crop pollinators that are rare at a regional scale, supporting the idea that rare species can be important providers of ecosystem services. The flower preferences of rare and crop‐pollinating bees are significantly positively associated, suggesting that plants chosen to support crop pollinators will benefit rare species as well. We identify plant species that are preferred by regionally rare bees and by crop pollinators, including 10 plant species preferred by both types of bees, and recommend these for use in pollinator habitat plantings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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