Honey bees, neonicotinoids and bee incident reports: the Canadian situation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonicotinoid insecticides have been the target of much scrutiny as possible causes of recent declines observed in pollinator populations. Although neonicotinoids have been implicated in honey bee pesticide incidents, there has been little examination of incident report data. Here we summarize honey bee incident report data obtained from the Canadian Pest Management Regulatory Agency (PMRA). RESULTS: In Canada, there were very few honey bee incidents reported in 2007-2011 and data were not collected prior to 2007. In 2012, a significant number of incidents were reported in the province of Ontario, where exposure to neonicotinoid dust during planting of corn was suspected to have caused the incident in up to 70% of cases. Most of these incidents were classified as 'minor' by the PMRA, and only six cases were considered 'moderate' or 'major'. In that same year, there were over three times as many moderate or major incidents due to older non-neonicotinoid pesticides, involving numbers of hives or bees far greater than the number of moderate or major incidents suspected to be due to neonicotinoid poisoning. CONCLUSIONS: These data emphasize that, while exposure of honey bees to neonicotinoid-contaminated dust during corn planting needs to be mitigated, other pesticides also pose a risk.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».