Wild bee and pollen microbiomes across an urban–rural divide
Notice bibliographique
Résumé
Wild pollinators and their microbiota are sensitive to land use changes from anthropogenic activities that disrupt landscape and environmental features. As urbanization and agriculture affect bee habitats, human-led disturbances are driving changes in bee microbiomes, potentially leading to dysbiosis detrimental to bee fitness. This study examines the bacterial, fungal, and plant compositions of the small carpenter bee, Ceratina calcarata, and its pollen provisions across an urban-rural divide. We performed metabarcoding of C. calcarata and provisions in Toronto by targeting the 16S rRNA, ITS, and rbcL regions. Despite similar plant composition and diversity across bees and their provisions, there was a greater microbial diversity in pollen provisions than in bees. By characterizing the differences in land use, climate, and pesticide residues that differentiate urban and rural landscapes, we find that urban areas support elevated levels of microbial diversity and more complex networks between microbes and plants than rural areas. However, urban areas may lead to lower relative abundances of known beneficial symbionts and increased levels of pathogens, such as Ascosphaera and Alternaria fungi. Further, rural pollen provisions indicate elevated pesticide residues that may dysregulate symbiosis. As anthropogenic activities continue to alter land use, ever changing environments threaten microbiota crucial in maintaining bee health.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».