Opportunities to reduce pollination deficits and address production shortfalls in an important insect‐pollinated crop
Notice bibliographique
Résumé
Pollinators face multiple pressures and there is evidence of populations in decline. As demand for insect-pollinated crops increases, crop production is threatened by shortfalls in pollination services. Understanding the extent of current yield deficits due to pollination and identifying opportunities to protect or improve crop yield and quality through pollination management is therefore of international importance. To explore the extent of "pollination deficits," where maximum yield is not being achieved due to insufficient pollination, we used an extensive dataset on a globally important crop, apples. We quantified how these deficits vary between orchards and countries and we compared "pollinator dependence" across different apple varieties. We found evidence of pollination deficits and, in some cases, risks of overpollination were even apparent for which fruit quality could be reduced by too much pollination. In almost all regions studied we found some orchards performing significantly better than others in terms of avoiding a pollination deficit and crop yield shortfalls due to suboptimal pollination. This represents an opportunity to improve production through better pollinator and crop management. Our findings also demonstrated that pollinator dependence varies considerably between apple varieties in terms of fruit number and fruit quality. We propose that assessments of pollination service and deficits in crops can be used to quantify supply and demand for pollinators and help to target local management to address deficits although crop variety has a strong influence on the role of pollinators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».