Data from: Landscape complementation is a driver of bumble bee (Bombus sp.) abundance in the Canadian Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Context: Land use change is a major factor influencing biodiversity, but the mechanisms that drive species losses require further examination. Habitat loss often reduces biodiversity, but habitat fragmentation can increase biodiversity when examined independently. Processes driving this pattern remain largely unclear. Objectives: We aimed to determine the effects of habitat fragmentation on bumble bee populations after controlling for habitat amount, and to examine possible mechanisms behind observed effects. Methods: We sampled 22 species of bumble bees (Bombus sp.) across 50 unique sites located throughout the Canadian Rockies using a sampling design that minimized correlations between amount and spatial arrangement of land covers that may represent important habitat for bees. We modeled bumble bee abundance, species richness and diversity as a function of land cover metrics. Results: Effects of land cover fragmentation were dependent on both the measure of fragmentation used, and landscape scale. Bumble bee abundance was higher where nesting habitat (forest) and foraging habitat (grassland) were found adjacent to each other within 300 m, suggesting a landscape complementation effect where bees benefit from having access to both land cover types in proximity to one another. Having available habitat split into a greater number of patches was detrimental when considering the immediate area (0-300 m), but beneficial when quantified in more distant areas (300-600 m). Conclusions: Landscape complementation may be an important component behind positive fragmentation effects. Estimates of multiple measures of fragmentation are important when testing the impacts of land cover and landscape changes on species abundance and biodiversity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».