The tripping mechanism of flowers affects pollen transfer dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Insect pollinators affect pollen transfer dynamics, with consequences for pollen movement and the genetic structure of plant populations. Pollen transfer dynamics has not been previously examined in flowers with a tripping mechanism. Here we examine whether pollen accumulated on a bee’s body increases with the number of Medicago sativa L. flowers tripped by Bombus impatiens Cresson during a foraging bout, while controlling for bee body size and number of visited flowers. In a second experiment, we determine whether the number of revisits to a tripped flower increases pollen deposition onto the stigmas. We set up three M. sativa plants with a controlled number of racemes in a greenhouse room, and followed individual bees as they foraged, recording each plant, raceme, and flower visited. For pollen accumulated, we collected bees at the end of their foraging bout and counted pollen grains on their body. For pollen deposition, we collected flowers with between 0 and 6 revisits and counted the pollen grains on the stigmas. The number of pollen grains on a bee’s body increased with the number of flowers tripped in a foraging bout, but was not affected by the number of flowers visited or the size of individual bees. The number of pollen grains deposited on a stigma did not increase with the number of revisits to a tripped flower. This latter result contrasts with plants without a tripping mechanism where the number of visits increases pollen deposition and seed set. Tripping affects pollen transfer dynamics and we discuss how its effect may vary with the mode of tripping.
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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 | 0,001 |
| 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 ».