Supporting Bees in Cities: How Bees Are Influenced by Local and Landscape Features
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Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is a major anthropogenic driver of decline for ecologically and economically important taxa including bees. Despite their generally negative impact on pollinators, cities can display a surprising degree of biodiversity compared to other landscapes. The pollinating communities found within these environments, however, tend to be filtered by interacting local and landscape features that comprise the urban matrix. Landscape and local features exert variable influence on pollinators within and across taxa, which ultimately affects community composition in such a way that contributes to functional trait homogenization and reduced phylogenetic diversity. Although previous results are not easily generalizable, bees and pollinators displaying functional trait characteristics such as polylectic diet, cavity-nesting behavior, and later emergence appear most abundant across different examined cities. To preserve particularly vulnerable species, most notably specialists that have become underrepresented within city communities, green spaces like parks and urban gardens have been examined as potential refuges. Such spaces are scattered across the urban matrix and vary in pollinator resource availability. Therefore, ensuring such spaces are optimized for pollinators is imperative. This review examines how urban features affect pollinators in addition to ways these green spaces can be manipulated to promote greater pollinator abundance and diversity.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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.
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 découle