Ecological factors underlying the spatiotemporal dynamics in a key forest beetle pollinator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beetles are the oldest taxon of pollinating insects and can account for most beetles found in forest habitats where Apidae are uncommon. Nevertheless, pollinating beetles are little studied compared to other pollinators, even though they play a key role in forest plant reproduction. In this study, we model the population dynamics of Eusphalerum , a predominant pollinating beetle genus in northeastern North American forests, to improve our understanding of this abundant taxon. The models were derived from beetle samples collected using flight‐intercept traps from 2015 to 2022 across various forest habitats in Eastern Canada. We also examined whether this genus was exhibiting congeneric aggregation and intergeneric aggregation patterns. In this study, 113,563 beetles from 606 species were collected. Congeneric aggregation was excessively high in Eusphalerum , while intergeneric aggregation with all other pollinating and non‐pollinating beetles was low. Eusphalerum populations peaked in early July and were mainly influenced by elevation as well as years, and little by habitat variables such as forest composition and management. Eusphalerum was more abundant in high‐elevation northern regions, a territory not coveted by dominant pollinator species because of the harsher climate and shorter growing seasons. This study represents a first step towards a better understanding of this abundant forest pollinator and how it varies at the landscape scale.
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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 ».