Using Reports of Bee Mortality in the Field to Calibrate Laboratory-Derived Pesticide Risk Indices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mounting evidence suggests that pollinators worldwide are experiencing dramatic population declines, and exposure to pesticides is one of the factors that can account for this. By making use of a database containing more than two decades of honey bee (Apis mellifera) hive poisoning incidents from the United Kingdom (Wildlife Incident Investigation Scheme [WIIS]) and corresponding pesticide use surveys, we attempted to explain honey bee poisoning incidents in the field using models derived from pesticide use information, laboratory-generated bee toxicity data (defined as a hazard ratio; application rate divided by LD(50)), and physico-chemical properties of the applied pesticides. Logistic regression analyses were used to assess the relationship between honey bee poisoning incidents in the field and these parameters. In analyzing models with multiple dimensions, we selected the best model by the best subset method, an iterative method based on maximum likelihood estimation, and Akaike's information criterion. Results suggested that the size of the area treated and hazard ratios calculated from application rates and oral or contact toxicity (but the latter especially) can be used to predict the likelihood that honey bee mortality will occur. Model predictions also suggest that some insecticides carry an extreme risk for bees, despite the lack of documented incidents.
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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 découle