Bee–plant interaction and community response along an urbanization gradient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elucidating bee response to urbanization is essential to promoting pollinator diversity in cities especially considering such landscapes are projected to expand to support future global populations. To determine how bee community composition and plant–pollinator interactions respond to urbanization, 29 sites representing three urban categories (high, medium and low urbanization) were monitored biweekly from May through early October in Toronto, Canada. Bees were collected passively using pan and blue vane traps as well as actively using aerial nets and vacuums to compare community structure and plant–pollinator networks among urban categories. Functional traits such as dietary breadth, behaviour, nesting substrate and native or non-native status were also examined to determine how landscape influences bee community assemblages. In total, 5477 bees, comprising 26 genera and 164 species, were represented in this study. The urban landscape was largely supportive of species within the family Apidae and Halictidae as well as ground nesting, native and generalist species. Overall, community composition was affected by urban landscape characteristics such as percent tree cover and impervious (i.e. paved and built) surface surrounding sites; however, bee richness and abundance were significantly influenced by plant richness and not by landscape variables. A total of 3267 interactions were observed throughout the study region with characteristics of plant–pollinator networks remaining consistent along the urban gradient with a few floral host plants such as Solidago dominating interactions in certain urban contexts. These results provide important land use and floral host information for targeting pollinator conservation and habitat restoration.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».