Effects of Infection on Honey Bee Population Dynamics: A Model
Notice bibliographique
Résumé
We propose a model that combines the dynamics of the spread of disease within a bee colony with the underlying demographic dynamics of the colony to determine the ultimate fate of the colony under different scenarios. The model suggests that key factors in the survival or collapse of a honey bee colony in the face of an infection are the rate of transmission of the infection and the disease-induced death rate. An increase in the disease-induced death rate, which can be thought of as an increase in the severity of the disease, may actually help the colony overcome the disease and survive through winter. By contrast, an increase in the transmission rate, which means that bees are being infected at an earlier age, has a drastic deleterious effect. Another important finding relates to the timing of infection in relation to the onset of winter, indicating that in a time interval of approximately 20 days before the onset of winter the colony is most affected by the onset of infection. The results suggest further that the age of recruitment of hive bees to foraging duties is a good early marker for the survival or collapse of a honey bee colony in the face of infection, which is consistent with experimental evidence but the model provides insight into the underlying mechanisms. The most important result of the study is a clear distinction between an exposure of the honey bee colony to an environmental hazard such as pesticides or insecticides, or an exposure to an infectious disease. The results indicate unequivocally that in the scenarios that we have examined, and perhaps more generally, an infectious disease is far more hazardous to the survival of a bee colony than an environmental hazard that causes an equal death rate in foraging bees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».