Inferring Plant Community Phenology via Bee‐Collected Pollen
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Global climate change is producing novel biospheric conditions, presenting a threat to the stability of ecological systems and the health of the organisms that reside within them. Variation in climatic conditions is expected to facilitate phenological reshuffling within plant communities, impacting the plant‐pollinator interface and the release of allergenic pollen into the atmosphere. Impacts on plant, invertebrate, and human health remain unclear largely due to the variable nature of phenological reshuffling and insufficient monitoring of these trends. Large‐scale temporal surveillance of plant community flowering has been difficult in the past due to logistical constraints. To address this, we set out to test if metabarcoding ( ITS2 and rbcL1 ) of pollen collected by honey bees could be used to infer the phenology of plant communities via comparison to in situ field monitoring at our urban apiary in Toronto, Canada. We found that pooled pollen samples from the five honey bee colonies used in our pilot project could accurately indicate the onset of anthesis, but not its duration, in the wide variety of plant genera they forage on. Increasing the number of colonies used to monitor and employing a multi‐locus approach for metabarcoding of pollen substantially increased the genus detection power of our approach. Here, we demonstrate that metabarcoding of bee‐collected pollen could streamline the establishment of long‐term phenological monitoring programs to document the consequences of global climate change and its impact on the temporal aspects of plant‐pollinator relationships.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».