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Wild bees are essential for the pollination of wild and cultivated plants. However, within the
last decades, the increasing intensification of modern agriculture has led to both a reduction and fragmentation as well as a degradation of the habitats wild bees need. The resulting loss of pollinators and their pollination poses an immense challenge to global food production. To support wild bees, the availability of flowering resources is essential. However, the flowering period of each resource is temporally limited and has different effects on pollinators and their pollination, depending on the time of their flowering.
Therefore, to efficiently promote and manage wild bee pollinators in agricultural landscapes, we identified species-specific key floral resources of three selected wild bee species and their spatial and temporal availability (CHAPTERS 2, 3 & 4). We examined, which habitat types predominantly provide these resources (CHAPTERS 3 & 4). We also investigated whether floral resource maps based on the use of these key resources and their spatial and temporal availability explain the abundance and development of the selected wild bees (CHAPTERS 3 & 4) and pollination (CHAPTER 5) better than habitat maps, that only indirectly account for the availability of floral resources.
For each of the species studied, we were able to identify different key pollen sources, predominantly woody plants in the early season (April/May) and increasingly herbaceous plants in the later season (June/July; CHAPTERS 2, 3 & 4). The open woody semi-natural habitats of our agricultural landscapes provided about 75% of the floral resources for the buff-tailed bumblebees, 60% for the red mason bees, and 55% for the horned mason bees studied, although they accounted for only 3% of the area (CHAPTERS 3 & 4). In addition, fruit orchards provided about 35% of the floral resources for the horned mason bees on 4% of the landscape area (CHAPTER 3). We showed that both mason bee species benefited from the resource availability in the surrounding landscapes (CHAPTER 3). Yet this was not the case for the bumblebees (CHAPTER 4). Instead, the weight gain of their colonies, the number of developed queen cells and their colony survival were higher with increasing proximity to forests. The proximity to forests also had a positive effect on the mason bees studied (CHAPTER 3). In addition, the red mason bees benefited from herbaceous semi-natural habitats. The proportion of built-up areas had a negative effect on the horned mason bees, and the proportion of arable land on the red mason bees. The habitat maps explained horned mason bee abundances equally well as the floral resource maps, but red mason bee abundances were distinctly better explained by key floral resources. The pollination of field bean increased with higher proportions of early floral resources, whereas synchronous floral resources showed no measurable reduction in their pollination (CHAPTER 5). Habitat maps also explained field bean pollination better than floral resource maps. Here, pollination increased with increasing proportions of built-up areas in the landscapes and decreased with increasing proportions of arable land.
Our results highlight the importance of the spatio-temporal availability of certain key species as resource plants of wild bees in agricultural landscapes. They show that habitat maps are ahead of, or at least equal to, spatio-temporally resolved floral resource maps in predicting wild bee development and pollination. Nevertheless, floral resource maps allow us to draw more accurate conclusions between key floral resources and the organisms studied. The proximity to forest edges had a positive effect on each of the three wild bee species studied. However, besides pure food availability, other factors seem to co-determine the occurrence of wild bees in agricultural landscapes.
Lernen in Citizen Science
(2021)
Unsere Welt und die technischen und naturwissenschaftlichen Erkenntnisse verändern sich aktuell sehr schnell. Dies betrifft auch die naturwissenschaftliche Forschung und erfordert vermehrten Einsatz der Wissenschaftskommunikation und der Bildung. Ein Instrument der Wissenschaftskommunikation und eine Erweiterung des schulischen Unterrichts kann die Beteiligung von Freiwilligen bei wissenschaftlichen Arbeiten sein, welches auch als Citizen Science (CS) bezeichnet wird. CS Projekte erfreuen sich einer wachsenden Beliebtheit, unter anderem von Schulen (Burger, 2016). Dabei werden unter anderem die Förderung des Kontextwissens, der Scientific Literacy, der Umwelteinstellung und des –verhaltens versprochen (Peter et al., 2019). Interventionsstudien zu den Bildungspotentialen kommen jedoch zu unterschiedlichen Ergebnissen (Gommermann & Monroe, 2012; Turrini et al., 2018). Diese inkonsistenten Ergebnisse der Studien können auf die unterschiedliche Gestaltung der einzelnen evaluierten CS Projekte zurückgeführt werden. Es wird angenommen, dass Teilnehmende, die in mehr Schritten des wissenschaftlichen Prozesses eingebunden werden, ein größeres Bildungspotential haben, als Teilnehmende, die nur in wenige Schritte eingebunden werden (Burger, 2016; Shirk & Bonney, 2018). Bonney, Ballard et al. (2009) haben dazu ein dreistufiges Modell entwickelt. Das Modell wird unter anderem auch von Shirk et al. (2012) und Jordan et al. (2015) unterstützt, ist jedoch bezüglich der Lernwirksamkeit nicht empirisch überprüft (Edwards et al., 2018; Jordan et al., 2015). Deswegen schließt die Forschungsfrage dieser Studie hier an: Unter welchem Partizipationsansatz sind die Lerneffekte in einem CS Projekt am größten für Schülerinnen und Schüler? Um diese Frage zu beantworten, wurde ein CS Projekt mit drei Experimentalgruppen geplant und durchgeführt. Insgesamt nahmen 199 Schülerinnen und Schüler an dem Projekt teil. Innerhalb der Interventionsstudie wurden die Schülerinnen und Schüler zu drei Testzeitpunkten zur Umwelteinstellung und -verhalten, Nature of Science, Einstellung zur Wissenschaft und dem Kontextwissen befragt. Die Analysen über die Messzeitpunkte zeigen keine statistisch signifikanten Einflüsse der Experimentalgruppen auf die abhängigen Variablen. Jedoch ist die Teststärke bei allen Tests zu gering, um abschließende Aussagen über die Annahmen zu tr