Sugar concentration in nectar: a quantitative metric of crop attractiveness for refined pollinator risk assessments
Notice bibliographique
Résumé
Those involved with pollinator risk assessment know that agricultural crops vary in attractiveness to bees. Intuitively, this means that exposure to agricultural pesticides is likely greatest for attractive plants and lowest for unattractive plants. While crop attractiveness in the risk assessment process has been qualitatively remarked on by some authorities, absent is direction on how to refine the process with quantitative metrics of attractiveness. At a high level, attractiveness of crops to bees appears to depend on several key variables, including but not limited to: floral, olfactory, visual and tactile cues; seasonal availability; physical and behavioral characteristics of the bee; plant and nectar rewards. Notwithstanding the complexities and interactions among these variables, sugar content in nectar stands out as a suitable quantitative metric by which to refine pollinator risk assessments for attractiveness. Provided herein is a proposed way to use sugar nectar concentration to adjust the exposure parameter (with what is called a crop attractiveness factor) in the calculation of risk quotients in order to derive crop-specific tier I assessments. This Perspective is meant to invite discussion on incorporating such changes in the risk assessment process. © 2016 The Authors. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».