A century of wild bee sampling: historical data and neural network analysis reveal ecological traits associated with species loss
Notice bibliographique
Résumé
We analysed the wild bee community sampled from 1921 to 2018 at a nature preserve in southern Michigan, USA, to study long-term community shifts in a protected area. During an intensive survey in 1972 and 1973, Francis C. Evans detected 135 bee species. In the most recent intensive surveys conducted in 2017 and 2018, we recorded 90 species. Only 58 species were recorded in both sampling periods, indicating a significant shift in the bee community. We found that the bee community diversity, species richness and evenness were all lower in recent samples. Additionally, 64% of the more common species exhibited a more than 30% decline in relative abundance. Neural network analysis of species traits revealed that extirpation from the reserve was most likely for oligolectic ground-nesting bees and kleptoparasitic bees, whereas polylectic cavity-nesting bees were more likely to persist. Having longer phenological ranges also increased the chance of persistence in polylectic species. Further analysis suggests a climate response as bees in the contemporary sampling period had a more southerly overall distribution compared to the historic community. Results exhibit the utility of both long-term data and machine learning in disentangling complex indicators of bee population trajectories.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».