Distinct pollinator communities persist among co-flowering specialty crops in Indiana
Notice bibliographique
Résumé
Diverse bee communities pollinate fruits and vegetables, and the composition of these communities has been described for many specialty crops in major production regions. However, pollinator communities in landscapes dominated by agronomic crops may differ in species composition and the contribution of wild bees. With over 4 million ha of maize and soybean, Indiana presents a novel landscape to compare pollinator communities among specialty crops that differ in their use of managed bees and bloom phenology, with potential implications for the composition of wild bee communities and their contributions to flower visitation. We sampled pollinator communities with flower observations and pan traps in spring-blooming apples and blueberries and summer-blooming tomatoes and watermelons, allowing us to compare communities between specialty crops with overlapping and distinct bloom times. Apples, blueberries, and watermelons were stocked with honey bees, and watermelons additionally had managed bumble bees. Across two years of sampling, we observed 1,651 flower visits by 13 taxa, collected 1,967 bees, and identified 84 taxa from collected specimens. Apples and blueberries hosted the richest pollinator communities (34 and 51 taxa, respectively) followed by watermelons (22 taxa), and tomatoes (19 taxa). While 70% of flower visits in apples and blueberries were attributed to honey bees, wild bees accounted for 82% and 99% of flower visits in watermelons and tomatoes, respectively. Our results indicate that distinct pollinator communities persist among co-flowering specialty crops in a landscape dominated by maize and soybean production and underscore the contribution of wild bees for specialty crop pollination, particularly in watermelons and tomatoes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».