A horizon scan of future threats and opportunities for pollinators and pollination
Notice bibliographique
Résumé
Background. Pollinators, which provide the agriculturally and ecologically essential service of pollination, are under threat at a global scale. Habitat loss and homogenisation, pesticides, parasites and pathogens, invasive species, and climate change have been identified as past and current threats to pollinators. Actions to mitigate these threats, e.g., agri-environment schemes and pesticide-use moratoriums, exist, but have largely been applied post-hoc. However, future sustainability of pollinators and the service they provide requires anticipation of potential threats and opportunities before they occur, enabling timely implementation of policy and practice to prevent, rather than mitigate, further pollinator declines. Methods.Using a horizon scanning approach we identified issues that are likely to impact pollinators, either positively or negatively, over the coming three decades. Results.Our analysis highlights six high priority, and nine secondary issues. High priorities are: (1) corporate control of global agriculture, (2) novel systemic pesticides, (3) novel RNA viruses, (4) the development of new managed pollinators, (5) more frequent heatwaves and drought under climate change, and (6) the potential positive impact of reduced chemical use on pollinators in non-agricultural settings. Discussion. While current pollinator management approaches are largely driven by mitigating past impacts, we present opportunities for pre-emptive practice, legislation, and policy to sustainably manage pollinators for future generations.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».