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Enregistrement W4309603933 · doi:10.3390/app122211630

Effects of Varroa destructor on Hemolymph Sugars and Secondary Infections in Honeybees (Apis mellifera)

2022· article· en· W4309603933 sur OpenAlexaff
Antoine Cournoyer, Laurence Plamondon, Liza Bau‐Gaudreault, Annie Deschamps, P. Dubreuil, Marie‐Odile Benoit‐Biancamano

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesUniversité LavalUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVarroa destructorVarroaHemolymphBiologyDeformed wing virusVeterinary medicineMiteHorticultureBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The European honeybee contributes to the agriculture by its pollination; however, the overwintering loss rate over the last decades is worrisome. Varroa destructor is considered one of the most important causes of bee colony declines. This project aims to correlate the infestation by varroa to the hemolymph sugar concentrations and bacterial and viral coinfections. Six highly infested and six control hives were compared over time. Pooled hemolymph samples from honeybees were collected for sugar concentration measurements using a previously validated portable glucometer. The hemolymph samples were submitted for bacteriology. Multiplex RT-PCR analysis was performed on honeybees for six viruses: DWV-A, DWV-B, BQCV, ABPV, KBV, and IAPV. There was also no predominance of pathogenic bacteria. In September, sugar concentrations in hemolymph were significantly lower in highly infested hives than in control hives. Infested hives showed markedly higher viral loads except for ABPV. DWV-A and BQCV viral loads from highly infested hives were significantly higher in September compared to July. A continued and severe exposure to varroa leads to increased viral charges and decreased sugar concentrations, suggesting alterations in immunity, metabolism, and reserve mobilization. These parameters contribute to the weakening and mortality of the colonies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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