Mite non-reproduction, recapping behavior, and hygienic behavior (freeze-kill method) linked to <i>Varroa destructor</i> infestation levels in selected <i>Apis mellifera</i> colonies
Notice bibliographique
Résumé
parasite and thus reducing its dependence on acaricides. However, the links between these behavioral traits are not yet well defined, which limits genetic progress in breeding programs. We measured the following behavioral varroa resistance traits: freeze-kill brood (FKB) and pin-kill brood (PKB) assays, varroa-sensitive hygiene (VSH), pupae removal, mite non-reproduction (MNR), and recapping activity. We found 2 negative and significant relationships: 1) between the recapping of cells infested with varroa and the total number of recapped cells, and 2) between the recapping of cells infested with varroa and VSH. We also selected the best predictive model of varroa infestation levels using the "step-wise" approach based on the Akaike information criterion. Our model revealed that MNR and FKB were significantly related to the varroa population levels, with a negative relationship; recapping was significantly related to mite infestation levels, with a positive relationship. Thus, a higher MNR or FKB score was linked to lower levels of mite infestation in colonies on August 14 (prior to fall infestation treatments); a higher recapping activity was linked to a higher level of mite infestation. Recapping behavior could be a useful trait to aid the selection of varroa-resistant bee lineages.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».