The effects of human-driven landscape disturbance on wild bee communities and plant-bee networks across southern Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Landscape disturbance caused by human activities like large-scale cropping and urbanization is one of the main drivers of wild bee declines and changes to plant-pollinator networks worldwide. Factors such as land cover diversity and fragmentation can also influence bee communities and networks, but published effects are mixed and often depend on location, community composition, and scale of disturbance. I investigated the effects of local and landscape level disturbance on bee communities and plant-bee networks across southern Manitoba, Canada, with the goal of informing policies aimed at conserving wild bee populations and network functionality. I collected 21,000 bees over two years using coloured pan traps and blue vane traps (for community analyses) and 2,189 using aerial nets (for network analyses). Using linear modelling, I found that crop cover reduced bee abundance and richness, and negatively affected network stability, indicating that greater amounts of crop cover in the landscape have widespread negative effects on both bees and networks. Conversely, fragmentation and land cover diversity benefitted bee abundance, richness, and community functional dispersion in most ecoregions, and enhanced network size and stability. This suggests that areas with greater amounts of edge, as well as a diverse array of land cover types, can benefit bees and networks. Finally, I found that the number of introduced plant species at the local scale enhanced bee community functional dispersion without negative effects on bee abundance or richness, suggesting that introduced plants in field margins help rather than hurt bee communities where native plants have been lost due to disturbance. Extensively removing introduced plant species from field margins should be reconsidered since these species help to support wild bee communities in disturbed areas. Land management policies promoting more extensive field edges and increasing land cover diversity are needed to maintain an abundant and diverse assemblage of bees and to enhance plant-bee network size and stability.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».