The ability of high- and low-grooming lines of honey bees to remove the parasitic mite <i>Varroa destructor</i> is affected by environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed how variation in temperature and humidity affect the costs and benefits of grooming as a defense against Varroa destructor Anderson and Trueman, 2000 in high-grooming and low-grooming groups of honey bee (Apis mellifera L., 1758) workers. Grooming was quantified as the proportion of mites falling to the bottom of cages containing worker bees or to the bottom of colonies of bees during winter. Cages of 100 mite-infested bees from each line of workers were assigned to environments with three treatment combinations of temperature (10, 25, and 34 °C) and humidity (low, medium, and high), and bee and mite mortality rates were quantified. The results showed relative effectiveness of high- and low-grooming groups being affected by the environment. Differences in grooming between lines were greatest at 25 °C and were slightly higher under conditions of low humidity than at higher levels. Mite mortality rates were greater in high-grooming groups of caged bees than in low-grooming bees held at 25 and 34 °C but were similar at 10 °C. During winter, colonies with high-grooming bees had higher daily mite mortality rates than unselected colonies. Bee mortality rates were greater in high-grooming lines than in low-grooming lines under low temperatures, indicating that there may be a biological cost associated with grooming behaviour at low temperature.
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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 | 0,001 |
| 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 ».