Wild bee visitors and their association with sown and unsown floral resources in reconstructed pollinator habitats within an agriculture landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Midwestern United States where the landscape has been largely converted from tallgrass prairie to row crops, thousands of private land parcels have been enrolled in federal pollinator habitat reconstruction programmes. To examine the outcome of pollinator habitat reconstruction, we randomly selected 19 sites that were in the third growing season post restoration and surveyed plant, floral and wild bee richness and abundance. Floral sources were divided into three categories: species from the seed mix (sown), species from the soil seed bank or surrounding landscape (unsown), and species that were likely unintentionally sown (contamination). Seventy‐two percent of captured bees were collected from sown flowers. The majority of oligolectic bees were Asteraceae specialists. Using linear regressions with bee abundance and richness as response variables and floral density and diversity as predictor variables, we showed that sown floral density was positively correlated with the total abundance and richness of bees collected from sown flowers, indicating that the selected pollinator friendly flowers provide support for wild bee communities. Conversely, total plant stem density or richness or the total floral density or richness was not significantly correlated with bee abundance or richness. The plant–pollinator network nestedness and modularity were positively correlated with the ratio of the unsown floral richness at each site, which suggests that the association between unsown flowers and wild bees can increase the long‐term stability of the plant‐pollinator network, even though the unsown species do not directly increase the bee abundance or richness.
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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) | 0,001 | 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 ».