Butterfly nectar foraging and flowering plant community data from field surveys in Victoria, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
<b>Abstract</b><br/><p>The negative impacts of non-native species have been well documented, but some non-natives can play a positive role in native ecosystems. One way that non-native plants can positively interact with native butterflies is by provisioning nectar. Relatively little is known about the role of phenology in determining native butterfly visitation to non-native plants for nectar, yet flowering time directly controls nectar availability. Here, we investigate the phenological patterns of flowering by native and non-native plants and nectar foraging by native butterflies in an oak savanna on Vancouver Island, British Columbia, Canada. We also test whether native butterflies select nectar sources in proportion to their availability. We found that non-native plants were well integrated into butterfly nectar diets (83% of foraging observations) and that visitation to non-natives increased later in the season when native plants were no longer flowering. We also found that butterflies selected non-native flowers more often than expected based on their availability, suggesting that these plants represent a potentially valuable resource. Our study shows that non-native species have the potential to drive key species interactions in seasonal ecosystems. Management regimes focused on eradicating non-native species may need to re-consider their aims and evaluate resources that non-natives provide.</p>
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».