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Enregistrement W2107747822 · doi:10.3896/ibra.1.51.1.12

Managed honey bee colony losses in Canada, China, Europe, Israel and Turkey, for the winters of 2008–9 and 2009–10

2012· article· en· W2107747822 sur OpenAlexaffabout
R. van der Zee, Lennard Pisa, Sreten Andonov, Robert Brodschneider, Jean‐Daniel Charrière, Róbert Chlebo, Mary F. Coffey, Karl Crailsheim, Bjørn Dahle, Anna Gajda, Alison Gray, Marica Maja Dražić, Mariano Higes, Lassi Kauko, Aykut Kence, Meral Kence, Nikola Kezić, Hrisula Kiprijanovska, Jasna Kralj, Preben Kristiansen, Raquel Martín‐Hernández, Franco Mutinelli, Bach Kim Nguyen, Christoph Otten, Asli Özkırım, Stephen F. Pernal, Magnus Peterson, Gavin Ramsay, Violeta Santrač, Victoria Soroker, G. Topolska, Aleksandar Uzunov, Flemming Vejsnæs, Shi Wei, Selwyn Wilkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Apicultural Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMinisterie van Economische Zaken, Landbouw en Innovatie
Mots-clésHoney beeChinaBiologyBeekeepingEuropean unionSocioeconomicsEnvironmental protectionGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryIn 2008 the COLOSS network was formed by honey bee experts from Europe and the USA. The primary objectives set by this scientific network were to explain and to prevent large scale losses of honey bee (Apis mellifera) colonies. In June 2008 COLOSS obtained four years support from the European Union from COST and was designated as COST Action FA0803—COLOSS (Prevention of honey bee Colony Losses). To enable the comparison of loss data between participating countries, a standardized COLOSS questionnaire was developed. Using this questionnaire information on honey bee losses has been collected over two years. Survey data presented in this study were gathered in 2009 from 12 countries and in 2010 from 24 countries. Mean honey bee losses in Europe varied widely, between 7–22% over the 2008–9 winter and between 7–30% over the 2009–10 winter. An important finding is that for all countries which participated in 2008–9, winter losses in 2009–10 were found to be substantially higher. In 2009–10, winter losses in South East Europe were at such a low level that the factors causing the losses in other parts of Europe were absent, or at a level which did not affect colony survival. The five provinces of China, which were included in 2009–10, showed very low mean (4%) A. mellifera winter losses. In six Canadian provinces, mean winter losses in 2010 varied between 16–25%, losses in Nova Scotia (40%) being exceptionally high. In most countries and in both monitoring years, hobbyist beekeepers (1–50 colonies) experienced higher losses than practitioners with intermediate beekeeping operations (51–500 colonies). This relationship between scale of beekeeping and extent of losses effect was also observed in 2009–10, but was less pronounced. In Belgium, Italy, the Netherlands and Poland, 2008–9 mean winter losses for beekeepers who reported ‘disappeared’ colonies were significantly higher compared to mean winter losses of beekeepers who did not report ‘disappeared’ colonies. Mean 2008–9 winter losses for those beekeepers in the Netherlands who reported symptoms similar to “Colony Collapse Disorder” (CCD), namely: 1. no dead bees in or surrounding the hive while; 2. capped brood was present, were significantly higher than mean winter losses for those beekeepers who reported ‘disappeared’ colonies without the presence of capped brood in the empty hives. In the winter of 2009–10 in the majority of participating countries, beekeepers who reported ‘disappeared’ colonies experienced higher winter losses compared with beekeepers, who experienced winter losses but did not report ‘disappeared’ colonies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,252 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations267
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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