Pesticide-induced disturbances of bee gut microbiotas
Notice bibliographique
Résumé
Social bee gut microbiotas play key roles in host health and performance. Worryingly, a growing body of literature shows that pesticide exposure can disturb these microbiotas. Most studies examine changes in taxonomic composition in Western honey bee (Apis mellifera) gut microbiotas caused by insecticide exposure. Core bee gut microbiota taxa shift in abundance after exposure but are rarely eliminated, with declines in Bifidobacteriales and Lactobacillus near melliventris abundance being the most common shifts. Pesticide concentration, exposure duration, season and concurrent stressors all influence whether and how bee gut microbiotas are disturbed. Also, the mechanism of disturbance-i.e. whether a pesticide directly affects microbial growth or indirectly affects the microbiota by altering host health-likely affects disturbance consistency. Despite growing interest in this topic, important questions remain unanswered. Specifically, metabolic shifts in bee gut microbiotas remain largely uninvestigated, as do effects of pesticide-disturbed gut microbiotas on bee host performance. Furthermore, few bee species have been studied other than A. mellifera, and few herbicides and fungicides have been examined. We call for these knowledge gaps to be addressed so that we may obtain a comprehensive picture of how pesticides alter bee gut microbiotas, and of the functional consequences of these changes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».