Constructing more comprehensive pollination networks: integrating diurnal and nocturnal pollen data with visitation in a subalpine wetland community
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Sampling for describing plant-pollinator interaction networks has been performed using techniques that either focus on the plants (with flower-visit data) or the animals (with analyzing pollen on the body surface of flower visitors). The differences in the structure of the networks obtained using these methods likely influences our understanding of the contribution of nocturnal pollinators, yet this key finding has yet to be the focus of study. Methods: In this study, we conducted an intensive diurnal field survey in the subalpine meadows of the Dajiuhu Wetland and supplemented the data with an analysis of diurnal and nocturnal pollen data to examine the changes in pollination networks. Results: We observed 41 plant and 154 pollinator species, corresponding to 665 specific interactions. Visitation and pollen analyses showed significant differences in the composition and interaction between network plants and pollinators, resulting in important structural changes in the network. Given that the diurnal pollen data showed new links that were preferentially attached to highly connected nodes, the level of asymmetric specialization did not decrease; however, nestedness increased 1.3-fold, and mean pollinator connectivity from 3.1 to 5.1. As the behaviors of nocturnal pollinators tended to be more specialized, the inclusion of nocturnal pollen data led to an increase in the number of extreme-specialist pollinator species. Consequently, nestedness decreased 0.8-fold, but mean plant connectivity went from 14.2 to 16.2. Discussion: These findings suggest that the structure of pollination networks is influenced by the sampling methods and the level of detail of the investigation. Our study has strong implications for the development of monitoring schemes for plant-pollinator interactions. Due to the practical difficulties of nocturnal field visitation, when conducting research, combining diurnal field visitation with both diurnal and nocturnal pollen analyses is the most convenient and realistic method to capture the full complexity of these networks.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».