Land use changes associated with declining honey bee health across temperate North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urbanization and agricultural intensification continue to reshape landscapes, altering the habitat available to wildlife and threatening species of both economic and conservation concern. The honey bee, Apis mellifera , is a pollinator of economic importance to North American agriculture yet managed colonies are burdened by poor health and high annual mortality. Understanding the factors influencing this species is critical for improving colony health and supporting crop production. We used a nationwide cohort of 638 managed Canadian colonies to study the dominant drivers of colony health and overwintering mortality. We found that fall colony weight—a major predictor of overwintering survival—was strongly associated with landscape composition. Among four broadly defined land cover types, we discovered that urban and forested land covers were the least valuable sources of habitat for colonies, as inferred from fall colony weight measurements. Agricultural land appeared to provide habitat quality of slightly greater value, while herbaceous land cover was most strongly positively associated with fall colony weight. Herbaceous land cover also exhibited an associational effect size which was strongly statistically distinguishable from those of urban and forested land. Our research indicates that recent and ongoing land-use changes exacerbate modern apicultural challenges, and suggests variation in nutrition or floral resource availability plays a major role in modulating honey bee health. Our work highlights the need for additional research investigating whether land use change-associated alterations in floral resource availability increase the potential for resource competition between pollinator species.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».