MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213153483 · doi:10.1093/beheco/arab143

Optimal distributions of central-place foragers: honey bee foraging in a mass flowering crop

2021· article· en· W4213153483 sur OpenAlexafffund
Samuel V.J. Robinson, Shelley E. Hoover, Stephen F. Pernal, Ralph V. Cartar

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Bee Research FundAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésForagingIdeal free distributionBiologyOptimal foraging theoryEcologyNest (protein structural motif)CanolaDistribution (mathematics)Honey beeCompetition (biology)MathematicsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ideal-free distribution and central-place foraging are important ecological models that can explain the distribution of foraging organisms in their environment. However, this model ignores distance-based foraging costs from a central place (hive, nest), whereas central-place foraging ignores competition. Different foraging currencies and cooperation between foragers also create different optimal distributions of foragers, but are limited to a simple two-patch model. We present a hybrid model of the ideal-free distribution that uses realistic competitive effects although accounting for distance-based foraging, and test it using honey bees (Apis mellifera L.) foraging in canola fields (Brassica napus L.). Our simulations show that foragers maximizing efficiency (energy profits ÷losses) prioritize distance to their aggregation more than those maximizing net-rate (energy profits ÷time), and that social foragers move to more distant patches to maximize group benefits, meaning that social foragers do not approach an ideal-free distribution. Simulated efficiency-maximizers had a hump-shaped relationship of trip times with distance, spending shorter amounts of time in both nearby and far-away patches. Canola fields were far more attractive to simulated foragers than semi-natural areas, suggesting limited foraging on semi-natural lands during the bloom period of canola. Finally, we found that the observed distribution of honey bees in canola fields most closely resembled the optimal distribution of solitary efficiency-maximizers. Our model has both theoretical and practical uses, as it allows us to model central-place forager distributions in complex landscapes as well as providing information on appropriate hive stocking rates for agricultural pollination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral EcologyMême sujetPlant and animal studiesTravaux en français237 207