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Enregistrement W4387341285 · doi:10.26786/1920-7603(2023)735

Using functional traits to predict pollination services: A review

2023· review· en· W4387341285 sur OpenAlexvenueno aff
Arran Greenop, Ben A. Woodcock, Richard F. Pywell

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésPollinationPollinatorTraitBiologyEcosystem servicesEcologyEcosystemComputer sciencePollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollination is a fundamental ecosystem service. Predictive and mechanistic models linking pollinator community structure to pollination services increasingly incorporate information on unique functional differences among species, so called effects traits. There is little consensus as to which traits are most important in supporting pollination services at either an individual or community level. Here, we synthesise the state of current knowledge regarding the role and efficacy of traits for predicting pollination, as well as the use of different methods for describing the trait structure of pollinator assemblages. We find a wide range of traits are currently used to predict pollination services, including morphological, behavioural and phenological characteristics. However, we show that the evidence demonstrating their importance is often limited or mixed. There is a trade-off in how traits are used between those that are easier to measure, available for many species but have only limited evidence for their role in pollination, vs. those that are harder to measure but with a more robust link with pollination service delivery. We highlight how community weighted means and measures of functional diversity offer important, albeit different insights into pollination service delivery. We discuss how their relative importance is likely to depend on the goals of the study. To maximise fully the utilisation of traits to predict pollination services, future research should be directed towards the widespread and consistent validation of the links among different traits and the pollination service across crop and semi-natural plant communities. Ideally this also needs to address geographical and taxonomic biases in trait collection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,098 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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