Fitness costs and benefits of a non‐native floral resource for subalpine solitary bees
Notice bibliographique
Résumé
Organisms inhabiting seasonal environments must fit their life cycle into a limited time window while also synchronizing periods of resource consumption with timing of resource availability. Introduced non‐native species, which often differ in phenology from natives, can alter and expand the seasonal window of resource availability for native consumers, providing potential fitness benefits. However, if these non‐native resources are nutritionally unsuitable for native consumers, their presence could elicit foraging behaviour that proves maladaptive – i.e. they could act as an ecological trap. Here, we used multi‐year field observations and a laboratory experiment to investigate the impacts of a common non‐native plant species on two components of fitness in three solitary bee species (all specialist consumers of pollen from the plant family Asteraceae) native to the Colorado Rocky Mountains. First, we tested whether individual bees that collect pollen from the non‐native common dandelion Taraxacum officinale produce more offspring than those that do not, thanks to the unusually early flowering phenology of the non‐native. Second, we compared survival of bee larvae experimentally reared on Taraxacum pollen to that of larvae reared on native Asteraceae pollen. Bees that used at least some non‐native Taraxacum pollen produced more potentially viable offspring, but larval survival was significantly reduced for bee larvae experimentally fed provisions dominated by Taraxacum pollen. Therefore, survival costs may negate the potential fitness benefits of early nesting, indicating that non‐native floral resource use may act as an ecological trap for native bees. Using a series of simple simulations informed by our results, we explore the fitness effects of non‐native floral resource use, demonstrating that the net cost or benefit depends on how bees respond to resource shortages. Our results highlight the importance of considering organisms' full life cycles when evaluating the fitness consequences of resource availability and species introductions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».