VARIATION IN FLOWER MORPHOLOGY ENHANCES WILD BEE DIVERSITY IN URBAN ECOSYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is a leading threat to biodiversity, but scientifically informed management of urban ecosystems can mitigate negative impacts. For wild bees, which are declining worldwide, careful consideration of flower choice in private and public green spaces could help preserve their diversity. While floral density and species richness are both linked to wild bee diversity, the mechanisms underlying these relationships remain poorly understood. Here, I tested two hypotheses relating the influence of floral trait composition to bee species richness, which I have termed the floral trait diversity and optimal floral trait hypotheses. To test my hypotheses, I assessed whether within-site variation in bee richness relates to variation in floral trait composition in urban green spaces across the city of Montreal, Canada. In addition to surveying flower species richness and floral density, I measured two floral traits which relate to pollinator feeding success, nectar sugar concentration and corolla length, as feeding is the main use of flowers by bees and therefore likely to impact their communities. After accounting for variation in floral density, I found that bee richness was positively related to community-wide variation in corolla length, supporting the floral trait diversity hypothesis. These findings suggest that although flower abundance and richness affect wild bee richness in urban ecosystems, the composition of flower morphologies can further shape pollinator communities. I conclude that an understanding of these mechanisms can positively impact conservation of urban wild bee communities.
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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 ».