Floral traits and environmental factors regulate insect visits to flowering plants at night
Notice bibliographique
Résumé
Flower-visiting insects have co-evolved with flowering plants. While it has been shown that floral traits and environmental factors influence insect visitation during the day, it is still unclear how these factors influence their visitation at night. We sampled a montane meadow located near Jilin in northeastern China in July and August of 2019, for 4 nights each month, and two time periods each night. We sampled 94 flower-visiting insect species in total and documented floral traits and ambient factors. We first allocated all the insects to three functional groups (pollination, predation, and herbivory). Most nocturnal insects exhibited predation behavior, and had the highest species turnover rate. We then focused on environmental factors and found that ambient temperature and relative humidity strongly influenced the diversity of flower-visiting insects. In addition, variation partitioning analysis suggested that ambient temperature had a stronger effect on the flower-visiting insects during the early night hours, whereas relative humidity had a stronger effect on them in the later night hours. Finally, focusing on floral traits, most insects preferred flowers with moderately sized corolla diameters (20 to 30 mm). Furthermore, display size had a strong linear correlation with flower-visiting insect species richness and frequency of presence. In sum, our findings suggest that ambient temperature, relative humidity and floral display size strongly regulate the behavior of nocturnal flower-visiting insects.
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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 | 0,000 |
| 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 ».