Pollinator habitat plantings benefit wild, native bees, but do not necessarily favor rare species
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Installing pollinator habitat is a ubiquitous conservation tool, but little is known about which pollinator taxa require support, or which benefit from habitat installations. We studied the response of rare and common bees to pollinator habitat enhancement. We used independent regional datasets to designate bee species as common or rare based on their rank according to one of three metrics: a) site occurrence frequency, b) local relative abundance, and c) geographic range size. We asked whether the abundance or richness of rare and common bees were greater in pollinator habitat, relative to old-field controls. Because we used an arbitrary, quantile-based cutoff to categorize species rarity, we conducted sensitivity analysis and controlled for rarity classification errors with a null model. With this null model, we determined whether rare and/or common species responded to pollinator habitat disproportionately, compared to the expectation for ‘typical’ bee species. We found that the number of individuals and of species designated as rare based on local relative abundance was greater in pollinator habitat enhancements. The number of individuals from bee species designated as rare based on site occurrence was lower in pollinator habitat enhancements, but the number of species was not clearly different between habitat types. We did not find a clear positive nor negative effect of habitat enhancement for species designated rare based on geographic range size. For all three rarity metrics, common species increased in abundance and richness in pollinator habitat relative to controls. Null models indicated that in most cases, neither rare nor common species disproportionately benefited from pollinator habitat. Synthesis and Applications: Our results suggest that pollinator habitat can lead to an increase in the abundance and richness of bees, including species that are rare and that are common. However, rare species appeared to respond differently than typical species, and depending on how species were classified as rare, could display muted or even negative responses to habitat enhancement. Targeting rare species with specific floral resources or unique habitat types may lead to better outcomes for rare and threatened species.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».