High Resource Overlap and a Consistently Generalised Pattern of Interactions in a Bat–Flower Network in a Seasonally Dry Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Pollination is an ecosystem process that is crucial to maintain biodiversity and ecosystem function. Bats are important pollinators in the tropics and are an integral part of complex plant-pollinator interaction networks. However, network analysis-based approaches are still scarce at the plant species and bat community levels. We used metabarcoding to identify plant taxa present in pollen from fur and faecal samples collected across 1 year from three nectar-feeding bat roosts in central Mexico. We calculated the frequency of occurrence of plant taxa and assembled a zoocentric network of bat-plant interactions. We constructed a year-long network, encompassing the entire period of sampling, two seasonal networks comprising the wet and dry seasons, and six individual networks from sampling at two-month intervals across the year. Four species of nectar-feeding bats interacted with 36 plant species from 16 families. We found highly generalised interaction patterns across networks corresponding with opportunistic feeding behaviour by bats, with little seasonal variation in network structure. There was high resource overlap between bat species, and bats visited a diverse range of plant species even during periods with a high abundance of particular resources in the landscape. The diverse diet of nectar-feeding bats emphasises the importance of floristically rich natural habitats in the landscape to provide reliable foraging resources year-round in a seasonally variable system. While a generalised network structure is thought to increase robustness, further research is necessary to understand how fluctuations in pollinator abundance and diversity in the face of land use and climate change may impact bat-flower networks and the consequences to plant communities.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».