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Enregistrement W3007114414 · doi:10.1111/afe.12370

Characterization of wild bee communities in apple and blueberry orchards

2020· article· en· W3007114414 sur OpenAlexaff
Sabine S. Nooten, Katherine Odanaka, Sandra M. Rehan

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesFoundation for Food and Agriculture Research
Mots-clésPollinatorBiologyPollinationFaunaMegachilidaeBiodiversityEcologyAbundance (ecology)Honey beeCropAgroforestryPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wild bees provide invaluable ecosystem services in agricultural landscapes such as pollination. However, in recent decades, pollinator biodiversity, especially in wild bees, is declining on a global scale, with potentially far‐reaching consequences for crop production. Thus, there is an urgent need to determine whether wild bees are present in agricultural systems, such as fruit orchards. In the present study, we examined the wild bee fauna at species and community levels during the period of bee activity (May to August) in apple and high‐bush blueberry orchards in New England. Bee communities are crop‐specific and dominated by very few species, which fluctuate according to crop and season. The blueberry associated bee fauna was more diverse. In apple, communities were phylogenetically clustered at the genus level and dominated by solitary ground nesting bees within the genus Andrena . Species fluctuated widely in presence and abundance throughout the season, leading to differences in community composition and functional trait structure. The results obtained in the present study show that apple and blueberry harbour a distinct and diverse bee fauna that performs vital pollination services in orchards. Our results provide essential baseline data for wild bees in blueberry and apple orchards and this can be used to improve management and conservation strategies for wild bee preservation in these crops.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,436

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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