Wildflower plantings on fruit farms provide pollen resources and increase nesting by stem nesting bees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildflower plantings on farms have been shown to attract foraging wild bees, however, whether these added floral resources increase nesting densities of bees remains largely untested. We placed nest boxes containing natural reeds at 20 fruit farms in Michigan. We then compared nesting densities between farms with and without wildflower plantings and analysed nest provisions to evaluate use of wildflower plantings for brood provisioning. We found significantly greater nesting at farms with wildflower plantings, with only one out of 236 completed nests at a farm without a planting. The majority of nests were completed by Megachile pugnata , with a portion of nests completed by Osmia caerulescens . We found that nesting bees collected pollen from only a subset of the available flowers in the wildflower plantings, with a strong preference for Centaurea maculosa , and Rudbeckia type pollens. While these species were found growing in the plantings, only Rudbeckia type species were seeded in the plantings. This study provides evidence that wildflower plantings (though not only seeded species) are filling a critical resource gap for stem‐nesting bees in agricultural landscapes and likely support local populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».