MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2611201362 · doi:10.3390/insects8020046

Propolis Counteracts Some Threats to Honey Bee Health

2017· review· en· W2611201362 sur OpenAlexaff
Michael Simone-Finstrom, Renata S. Borba, Michael Wilson, Marla Spivak

Notice bibliographique

RevueInsects · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Honey BoardNational Science Foundation
Mots-clésPropolisBiologyHoney beeVarroaBeekeepingVarroa destructorNosemaHoney BeesBiotechnologyEcologyMicrobiologyBotanySpore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Honey bees (Apis mellifera) are constantly dealing with threats from pathogens, pests, pesticides and poor nutrition. It is critically important to understand how honey bees’ natural immune responses (individual immunity) and collective behavioral defenses (social immunity) can improve bee health and productivity. One form of social immunity in honey bee colonies is the collection of antimicrobial plant resins and their use in the nest architecture as propolis. We review research on the constitutive benefits of propolis on the honey bee immune system, and its known therapeutic, colony-level effects against the pathogens Paenibacillus larvae and Ascosphaera apis. We also review the limited research on the effects of propolis against other pathogens, parasites and pests (Nosema, viruses, Varroa destructor, and hive beetles) and how propolis may enhance bee products such as royal jelly and honey. Although propolis may be a source of pesticide contamination, it also has the potential to be a detoxifying agent or primer of detoxification pathways, as well as increasing bee longevity via antioxidant-related pathways. Throughout this paper, we discuss opportunities for future research goals and present ways in which the beekeeping community can promote propolis use in standard colonies, as one way to improve and maintain colony health and resiliency.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations164
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInsectsMême sujetInsect and Pesticide ResearchTravaux en français237 207