Pollen Foraging Differences Among Three Managed Pollinators in the Highbush Blueberry (Vaccinium corymbosum) Agroecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Highbush blueberry, Vaccinium corymbosum (Gray), production in British Columbia is dependent upon insect pollination for fruit yield with particular cultivars demonstrating low yields due to poor pollination. New managed species of pollinators are being developed to provide farmers with managed pollinator options beyond Apis mellifera (Linnaeus). Pollinators in highbush blueberry agricultural systems encounter a variety of nontarget floral resources that may affect the pollination received by the crop. Our study analyzed the differences in pollen foraging of honey bees and two species of managed bumblebees across nine farm sites. Corbicular pollen loads from pollen foraging workers were removed and identified to the lowest taxonomic level possible. Of the three managed pollinators, the corbicular pollen loads of Bombus huntii (Greene) contained the most blueberry pollen (52.1%), three times as much as the two other managed bee species. Fifteen morphotypes of pollen were identified from all foraging workers with Rosaceae being the most frequently gathered overall pollen type (n = 74). The noncrop pollen identified in our samples derived from plant species not common as weedy species in the agroecosystem suggesting that floral resource diversity outside of the farm boundaries is important to pollinators. The three managed species in our blueberry fields utilized floral resources differentially underscoring the importance of pollinator species' characteristics and large-scale floral resource landscape in developing new managed pollinators and pollination strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».