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Enregistrement W1554942215 · doi:10.5154/r.rchscfa.2013.08.028

Frecuencia de varroosis y nosemosis en colonias de abejas melíferas (Apis mellifera) en el estado de Zacatecas, México

2014· article· es· W1554942215 sur OpenAlexaff
Carlos Aurelio Medina-Flores, Ernesto Guzmán‐Novoa, Laura G. Espinosa-Montaño, José L. Uribe-Rubio, Ramón Gutiérrez-Luna, Francisco J. Gutiérrez-Piña

Notice bibliographique

RevueRevista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente (en línea)/Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente · 2014
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHoney BeesBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo del trabajo fue determinar la frecuencia y grado de infestación de varroosis (Varroa destructor) e infección de nosemosis (Nosema spp.) en colonias de abejas (Apis mellifera) del estado de Zacatecas, durante el otoño y la primavera. Se inspeccionaron 299 colonias comerciales de abejas distribuidas en 15 municipios pertenecientes a tres zonas ecológicas: 1) zona semiseca templada, 2) zona semiseca semicálida y 3) zona subhúmeda templada. La prevalencia general fue 2.3 % para la nosemosis y 88 % para la varroosis. El nivel de infestación de varroa varió significativamente (P = 0.05) entre el otoño y la primavera, y entre zonas sólo varió en la primavera (P < 0.001). Durante el otoño, 44 % de las colonias presentaron niveles de infestación ≥ 5 %, mientras que en la primavera sólo 28 % superó dicho nivel. Nosema spp. se observó solamente en 4.7 % de la población analizada en primavera; la mayoría de los casos (86 %) se detectó en la zona semiseca semicálida. Los resultados indican que la varroosis es la parasitosis más común de las abejas melíferas adultas en Zacatecas. La nosemosis no representa un problema serio para la apicultura de la entidad, debido a la baja frecuencia.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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