Arbuscular mycorrhizal interactions and nutrient supply mediate floral trait variation and pollinator visitation
Notice bibliographique
Résumé
Floral traits, including floral display and nutritional rewards from pollen and nectar, drive pollinator visitation. Even within a single plant species, environmental factors can influence the quality and quantity of floral resources. Yet, the ecological interactions driving this variation in floral resources, especially those belowground, remain unknown. Here, we investigate how soil microbial community composition and nutrient availability, specifically distinct arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) species and phosphorus (P) supply, affect plant growth, AMF traits, floral traits, and how that, in turn, affects bee visitation. We found that increased AMF richness of functional diversity enhanced floral display (flower size and number) and rewards (nectar volume and pollen protein) and increased bee visitation. Using structural equation modeling, we found that AMF associations could boost bee visitation by enhancing flower size. However, trade-offs occur; flower size correlates negatively with root colonization but positively with hyphal length, suggesting that AMF traits drive the effects of AMF on flower growth. Overall, the effect of AMF on floral traits and bee visitation was not homogenous; instead, AMF trait differences interact with P supply, resulting in varying effects on floral traits and subsequently bee foraging dynamics. These results highlight that focusing on beneficial belowground interactions could provide an opportunity to bolster bee visitation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».