The impact of lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) and cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.) pollination on honey bee (Apis mellifera L.) colony health status
Notice bibliographique
Résumé
Commercial lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) and cranberry (Vaccinium macrocarpon Ait.) crops benefit from the presence of honey bee (Apis mellifera L.) for pollination. Unfortunately, beekeepers are observing negative impacts of pollination services on honey bee colonies. In this study, we investigated three beekeeping management strategies (MS) and measured their impact on honey bee colony health and development. Experimental groups (five colonies/MS) were: A) Control farmland honey producing MS (control MS); B) Blueberry pollination MS (blueberry MS); C) Cranberry pollination MS (cranberry MS) and D) Double pollination MS, blueberry followed by cranberry (double MS). Our goals were to 1) compare floral abundance and attractiveness of foraging areas to honey bees between apiaries using a Geographic Information System, and 2) compare honey bee colony health status and population development between MS during a complete beekeeping season. Our results show significantly lower floral abundance and honey bee attractiveness of foraging areas during cranberry pollination compared to the other environments. The blueberry pollination site seemed to significantly reduce brood population in the colonies who provided those services (blueberry MS and double MS). The cranberry pollination site seemed to significantly reduce colony weight gain (cranberry MS and double MS) and induce a significantly higher winter mortality rate (cranberry MS). We also measured significantly higher levels of Black queen cell virus and Sacbrood virus in the MS providing cranberry pollination (cranberry MS and double MS).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».