Landscape Enhancements in Apple Orchards: Higher Bumble Bee Queen Species Richness, but No Effect on Apple Quality
Notice bibliographique
Résumé
Bumble bees are among the most effective pollinators in orchards during the blooming period, yet they are often threatened by the high levels of pesticide use in apple production. This study aimed to evaluate the influence of landscape enhancements (e.g., hedgerows, flower strips) on bumble bee queens in apple orchards. Bumble bee queens from 12 orchards in southern Québec (Canada) were marked, released, and recaptured in the springs and falls of 2017 to 2019. Half of the 12 orchards had landscape enhancements. Apples were harvested in 2018 and 2019 to compare their quality (weight, diameter, sugar level, and seed number) in sites with and without landscape enhancements. Species richness, as well as the occurrence of three species out of eight, was higher in orchards with landscape enhancements than in orchards without such structures. The occurrence of Bombus ternarius was lower in orchards with high levels of pesticide use. Apples had fewer seeds when collected in orchards with landscape enhancements and were heavier in orchards that used more pesticides. Our work provides additional evidence that landscape enhancements improve bumble bee presence in apple orchards and should therefore be considered as a means to enhance pollination within farms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».