Large Remaining Forest Habitat Patches Help Preserve Wild Bee Diversity in Cultivated Blueberry Bush
Notice bibliographique
Résumé
Global declines in wild and managed bee populations represent a major concern for the agricultural industry. Such declines result, in part, from the loss of natural and semi-natural habitats in and around agricultural ecosystems. However, remaining forest patches in heavily modified landscapes represent nesting habitats that may be crucial to preserving wild bees and their services. Because wild bees are the main pollinators of fruit crops, preserving potential nesting habitats might be particularly important for the crops’ yield and profitability. Here, we assessed whether the abundance and richness of visiting wild bees in blueberry crops relates to the amount of surrounding forest cover and if so, whether those relationships varied with spatial scale. Specifically, we sampled wild bee communities in 18 blueberry fields during the blooming period in Montérégie, Quebec, Canada, where sampling consisted of pan trap triplets and direct observation of flower visitors on blueberry bushes. Then, we quantified the proportion of forest in radii of 0.5 km, 1 km, and 2 km around each field. Wild bee abundance was positively related to the proportion of forest habitat surrounding the crop field, but the relationship for wild bee richness was less clear. Moreover, these relationships were strongest at 1 and 2 km radii of measured land cover. Overall, pollinator diversity was highest when at least 30% of the surrounding landscape consisted of forest patches, representing a total area of at least 1 km2. Our results suggest that preserving large habitat patches in agricultural landscapes can help prevent further decline in wild bee diversity while maximizing pollination services to fruit crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».