Plataformas de modelado de servicios ecosistémicos: El norte de la Patagonia como un ejemplo de caso aplicando k.LAB DOI Creative Commons
Facundo J. Oddi, Alba Márquez Torres, João Pompeu

et al.

Ecología Austral, Journal Year: 2023, Volume and Issue: 33(3), P. 894 - 908

Published: Nov. 15, 2023

Los avances tecnológicos y metodológicos de las últimas décadas (e.g., información satelital, potencia los ordenadores, análisis geoespacial, desarrollo algoritmos) facilitaron buscar soluciones a problemas complejos como el cambio global. Estos permitieron que surjan plataformas informáticas para modelar servicios ecosistémicos, cuantifican beneficios la naturaleza evalúan cómo son o serán afectados por acciones humanas. Actualmente, existen variadas con diferentes grados aptitud según contexto, destacándose k.LAB ser gratuita, código abierto presentar un enfoque ciencia colaborativa, además integrar técnicas modelado inteligencia artificial. es muy versátil responder demandas usos, desde programar SE hasta tomar decisiones. Sin embargo, quienes mapean SE, especialmente en Latinoamérica, tienen escaso conocimiento k.LAB; esto dificulta aprovechar su potencial, tal sucedió herramientas acceso libre adopción R requirió tiempo, revisiones, discusiones materiales didácticos revistas especializadas). Este trabajo presenta capacidades contexto SE. Primero, introducimos estas términos generales, énfasis más usadas. Luego, caracterizamos técnica filosóficamente. Después, presentamos caso estudio norte Patagonia argentina, ilustrando obtención mapas tres (captura carbono, polinización recreación al aire libre) utilizando aplicaciones dirigidas personas sin experiencia programación. Finalmente, establecemos características deseables discutir ventajas limitaciones relación otras alternativas. Esperamos brindar marco general útil ampliar conjunto abordar problemáticas vinculadas global Argentina otros países región.

Insufficient pollinator visitation often limits yield in crop systems worldwide DOI
Katherine J. Turo, James R. Reilly, Thijs P. M. Fijen

et al.

Nature Ecology & Evolution, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 8(9), P. 1612 - 1622

Published: July 3, 2024

Language: Английский

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9

Multi‐Scale Factors Promote Entomophilous Pollination: Productive Blueberry Agroecosystems as a Study Model DOI Open Access
Pablo Cavigliasso, Noelia Maza, Cristiane Gomes Barreto

et al.

Journal of Applied Entomology, Journal Year: 2025, Volume and Issue: unknown

Published: March 21, 2025

ABSTRACT Blueberry cultivation requires insect‐mediated pollination for optimal fruit formation. Studies have shown that improving the efficiency of pollen exchange during flowering increases both quantity and quality fruit. flowers a unique anther structure facilitates release through specialised interaction called ‘buzz pollination’, which is performed by wild bee species rather than Apis mellifera . The study aims to assess effects management, weed landscape heterogeneity on pollinator communities, their with crop blueberry set. Nine plots were studied investigate influence including Bombus pauloensis hives, presence inter‐row vegetation, abundance, richness, visitation rate, production. Generalised linear mixed models (GLMM) used analyse relationship between these factors. No significant differences in formation found receiving services from those combination A. + B. hives. However, vegetation had positive effect abundance rate flowers. increase cultivated areas negative managed native pollinators. Conversely, more diverse landscapes within plots. These findings suggest importance implementing pollinator‐friendly management practices, carefully assessing honeybee densities, managing resources at local scales enhance

Language: Английский

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0

Global relationships between crop yield and pollinator abundance DOI Creative Commons
Liam Vezzani, Aafke M. Schipper, Wilfried Thuiller

et al.

Journal of Applied Ecology, Journal Year: 2025, Volume and Issue: unknown

Published: April 1, 2025

Abstract Pollinators are estimated to benefit the reproduction of three‐quarters global leading crop species and contribute 3%–8% total food production. Ongoing declines in pollinator populations have raised concerns about repercussions for security. Thus, there is a need better understand how agricultural yields depend on abundance. Here, we established yield–pollinator relationships 24 crops, capitalizing recently published database with paired records yield We used linear mixed‐effects modelling relate relative abundance, accounting differences climate farming practices. Overall, found positive relationship between which was modified by management practice zone. At given were significantly higher conventional than organic farms, while temperate regions those tropical regions. In addition, abundance 21 out species, indicating that variability numbers across fields has consequences pollination. Synthesis applications . Our context‐specific relationships, based best available data date, represent key step towards quantitative models assessing degree pollination sufficiency worldwide. believe this will increase robustness model outputs inform transition pollinator‐friendly

Language: Английский

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Comment on “Pollination supply models from a local to global scale”: convolutional neural networks can improve pollination supply models at a global scale DOI Creative Commons
Alfonso Allen‐Perkins, Á. Giménez-García, Ainhoa Magrach

et al.

Web Ecology, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 24(2), P. 81 - 96

Published: Nov. 21, 2024

Abstract. Tools to predict pollinator activity at regional scales generally rely on land cover maps, combined with human-inferred mechanistic rules and/or expert knowledge. Recently, Giménez-García et al. (2023) showed that, using large datasets, different environmental variables, and machine learning models, those predictions can be enhanced but the cost of losing model interpretability. Here, we complement this work by exploring potential advanced techniques directly infer wild-bee visitation rates across biomes only from maps available data while maintaining a interpretation. In particular, assess ability convolutional neural networks (CNNs), which are deep able habitat use. At global scale, our CNNs achieved rank correlation coefficient 0.44 between observations rates, doubling that previous models presented in (0.17). Most interestingly, show depend both landscape composition configuration prediction being more complex than traditional processes. We also demonstrate how improve data-driven did not use creating new CNN best regression based Bayesian ridge regressor. This ensemble improved overall 0.56 0.64.

Language: Английский

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Plataformas de modelado de servicios ecosistémicos: El norte de la Patagonia como un ejemplo de caso aplicando k.LAB DOI Creative Commons
Facundo J. Oddi, Alba Márquez Torres, João Pompeu

et al.

Ecología Austral, Journal Year: 2023, Volume and Issue: 33(3), P. 894 - 908

Published: Nov. 15, 2023

Los avances tecnológicos y metodológicos de las últimas décadas (e.g., información satelital, potencia los ordenadores, análisis geoespacial, desarrollo algoritmos) facilitaron buscar soluciones a problemas complejos como el cambio global. Estos permitieron que surjan plataformas informáticas para modelar servicios ecosistémicos, cuantifican beneficios la naturaleza evalúan cómo son o serán afectados por acciones humanas. Actualmente, existen variadas con diferentes grados aptitud según contexto, destacándose k.LAB ser gratuita, código abierto presentar un enfoque ciencia colaborativa, además integrar técnicas modelado inteligencia artificial. es muy versátil responder demandas usos, desde programar SE hasta tomar decisiones. Sin embargo, quienes mapean SE, especialmente en Latinoamérica, tienen escaso conocimiento k.LAB; esto dificulta aprovechar su potencial, tal sucedió herramientas acceso libre adopción R requirió tiempo, revisiones, discusiones materiales didácticos revistas especializadas). Este trabajo presenta capacidades contexto SE. Primero, introducimos estas términos generales, énfasis más usadas. Luego, caracterizamos técnica filosóficamente. Después, presentamos caso estudio norte Patagonia argentina, ilustrando obtención mapas tres (captura carbono, polinización recreación al aire libre) utilizando aplicaciones dirigidas personas sin experiencia programación. Finalmente, establecemos características deseables discutir ventajas limitaciones relación otras alternativas. Esperamos brindar marco general útil ampliar conjunto abordar problemáticas vinculadas global Argentina otros países región.

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