Pollinators and crops in Bhutan: insect abundance improves fruit quality in Himalayan apple orchards
Notice bibliographique
Résumé
Apples are one of the most important global crops that relies heavily on insect pollination, which has been shown to increase apple production and value. However, recent reports indicate that apple production has been declining in certain regions, including in Bhutan. One of the potential causes of declining production are pollination deficits driven by a low abundance and diversity of pollinators, a phenomenon that has received little attention in Bhutan to date. Here, we present the first study examining the diversity of flying insects in Bhutanese apple orchards in relation to apple quality. During the apple flowering season, 1,006 insects comprising 44 unique (morpho-)species from the orders Hymenoptera, Diptera, and Lepidoptera were recorded using a standardized method of passive and active trapping within nine different orchards in Thimphu, Paro, and Haa districts, in the western part of Bhutan. During the harvest season, 495 apples were collected from these nine orchards, and we measured five different parameters; weight, size, sugar concentration, seed number, and malformation score. The most dominant flower visitors across all orchards were honey bees (mostly Apis mellifera, followed by A. cerana and A. dorsata). Orchards with a higher abundance of flying insects (both managed and wild) had better apple quality (weight, size and sugar concentration). Contrary to reports from other regions of the world, flower visitor diversity did not correlate with the quality of the apples. This represents the first study reporting on apple pollination in Bhutan and highlights the importance of pollinators and reinforces the need to develop pollinator friendly practices to ensure sustainable apple production.
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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 | 0,001 | 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 ».