Native pollinators alone provide full pollination on small-scale commercial cranberry (Ericaceae) farms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cranberry (Vaccinium macrocarponAiton (Ericaceae)) requires insect pollen vectors to maximise fruit yield. In many areas, commercial producers use managed bees (Hymenoptera: Apidae) to supplement native pollinators. On the island of Newfoundland, Newfoundland and Labrador, Canada, due to the small number of available honey bee hives and import restrictions on commercially reared bumble bees, the use of supplemental pollinators is rare. Four farms were studied for two years to identify key pollinators and determine the relationship between fruit yield and bee abundance. The most commonly collected bees were species ofBombusLatreille (Hymenoptera: Apidae), which buzz-pollinate and are likely the primary pollinator on these farms; thus, fruit yield was examined with respect to totalBombusabundance. Stigma loading was also used as a measure of pollinator effectiveness. Contrary to expectation, there was no relationship betweenBombusabundance or stigma loading and either fruit set or weight, but there was significant year-to-year variation. Other factors were likely more important in determining yield, and further research is needed to identify those. Under current conditions, native bees provide ample pollination services for maximal yield.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».