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Enregistrement W7079502933 · doi:10.26108/vb26-vj44

Nest density of orange-belted bumble bees (Bombus ternarius) in Atlantic Canadian agroecosystems

2018· article· en· W7079502933 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcadiaU-DEV · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollinatorNest (protein structural motif)PollinationAgroecosystemBiodiversityHalictidaeAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollination services are essential for global biodiversity and agricultural production. Global pollinator declines have been well documented, putting delivery of these services at risk. Despite global importance of wild pollinators such as bumble bees (Bombus spp.), little research has investigated their nesting preferences. As a ubiquitous species in Atlantic Canada, orange-belted bumble bees (hereafter, bumble bees), B. ternarius, provide important pollination services, making them an ideal candidate for this study. Objectives of this study were (1) to use microsatellites to estimate sibling relationships (thus, indirectly, nest density) in worker bumble bees in agroecosystems and (2) to evaluate the relationships between bumble bee nest density and land cover distribution. Six microsatellites were amplified in bumble bee worker DNA and relatedness (nest density) was estimated using COLONY software. This was the first study to use ArcGIS and FRAGSTATS to evaluate the relationship between nest densities and land cover distribution. Of three selected sites, highest bumble bee nest density was found around a lowbush blueberry agroecosystem. Limitations of having only three sites prevent firm deductions but it is clear that bumble bees have complex interactions at both floral and landscape scales. Results strongly encourage future research that includes more sites as well as a detailed evaluation of bumble bee floral resource relationships. This is valuable information that would allow one to give recommendations to farmers on what or how they should supplement their crops to attract more wild pollinators to their fields, which will increase crop yields

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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