Honey bee‐collected pollen in agro‐ecosystems reveals diet diversity, diet quality, and pesticide exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract European honey bees Apis mellifera are important commercial pollinators that have suffered greater than normal overwintering losses since 2007 in North America and Europe. Contributing factors likely include a combination of parasites, pesticides, and poor nutrition. We examined diet diversity, diet nutritional quality, and pesticides in honey bee‐collected pollen from commercial colonies in the Canadian Maritime Provinces in spring and summer 2011. We sampled pollen collected by honey bees at colonies in four site types: apple orchards, blueberry fields, cranberry bogs, and fallow fields. Proportion of honey bee‐collected pollen from crop versus noncrop flowers was high in apple, very low in blueberry, and low in cranberry sites. Pollen nutritional value tended to be relatively good from apple and cranberry sites and poor from blueberry and fallow sites. Floral surveys ranked, from highest to lowest in diversity, fallow, cranberry, apple, and blueberry sites. Pesticide diversity in honey bee‐collected pollen was high from apple and blueberry sites and low from cranberry and fallow sites. Four different neonicotinoid pesticides were detected, but neither these nor any other pesticides were at or above LD 50 levels. Pollen hazard quotients were highest in apple and blueberry sites and lowest in fallow sites. Pollen hazard quotients were also negatively correlated with the number of flower taxa detected in surveys. Results reveal differences among site types in diet diversity, diet quality, and pesticide exposure that are informative for improving honey bee and land agro‐ecosystem management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».