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Enregistrement W4220890753 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.154697

Pesticide exposure of wild bees and honey bees foraging from field border flowers in intensively managed agriculture areas

2022· article· en· W4220890753 sur OpenAlexaff
Laura True Ward, Michelle L. Hladik, Aidee Guzman, Sara Winsemius, Ariana Bautista, Claire Kremen, Nicholas J. Mills

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésPesticidePollinatorBifenthrinBiologyHoney beePesticide residueForagingToxicologyAgronomyPollinationPollenEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bees are critical for food crop pollination, yet their populations are declining as agricultural practices intensify. Pollinator-attractive field border plantings (e.g. hedgerows and forb strips) can increase bee diversity and abundance in agricultural areas; however, recent studies suggest these plants may contain pesticides. Pesticide exposure for wild bees remains largely unknown; however, this information is needed to inform agricultural practices and pesticide regulations meant to protect bees. It is important to determine whether border plantings that attract and support pollinators may also deliver pesticides to them. In this study, we collected various samples for pesticide residue analysis, including: multiple species of wild bees, honey bees, flowers from four types of bee-attractive field border plants, and soil. Silicone bands were also utilized as passive aerial samplers of pesticide residues. The five pesticides detected most frequently across all samples were the insecticide bifenthrin, the herbicides thiobencarb, metolaclor, and propanil, and the fungicide fluopyram. We detected the greatest number of parent pesticides in bands (24), followed by soil (21). Pesticides were also detected in field border plant flowers (16), which do not receive direct pesticide applications, and included many products which were not applied to adjacent field crops. Pesticide concentrations were lower in bees than in flowers but higher in bees than in soils. Pesticide residue per bee (ng/bee) increased with increasing wild bee size, though pesticide concentration (ng/g) did not increase. While honey bees and wild bees contained a similar number and concentration of pesticides overall, pesticide mixtures varied by bee type, and included some mixtures known to cause sublethal effects. The results from this study highlight the benefits of measuring more sample types to capture the total exposome of bees, including a greater range of bee species, as well as the need to consider exposure to pesticides at the landscape level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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