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Enregistrement W4404869960 · doi:10.1002/eap.3067

Variation in flower morphology associated with higher bee diversity in urban green spaces

2024· article· en· W4404869960 sur OpenAlexafffundabout
S. Sinno, Gail MacInnis, J. LESSARD, Carly D. Ziter

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésSpecies richnessTraitPollinatorEcologyNectarBiodiversityBiologyDiversity (politics)UrbanizationPollinationPollenSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanization is a leading threat to biodiversity, but scientifically informed management of urban ecosystems can mitigate negative impacts. For wild bees, which are declining worldwide, careful consideration of flower choice in public and private green spaces could help preserve their diversity. While floral density and species richness are both linked to wild bee diversity, the mechanisms underlying these relationships are not fully understood. Here, we tested two hypotheses relating the influence of floral trait composition to bee species richness, which we have termed the within-trait diversity and optimal floral trait hypotheses. Specifically, we assessed whether variation in bee richness relates to variation in the weighted variance (trait diversity) and mean (optimal trait) of floral traits observed in urban green spaces across the city of Montreal, Canada. Our analyses focused on two floral traits relating to pollinator feeding success: nectar sugar concentration and corolla length. After accounting for variation in floral density among sites, bee richness was positively related to community-weighted variance in corolla length, supporting the within-trait diversity hypothesis. These findings suggest that management practices that increase the diversity of flower morphologies in urban green spaces can promote the persistence of wild bee communities in cities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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