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Enregistrement W4383556494 · doi:10.3389/fphys.2023.1172859

Individual and social defenses in Apis mellifera: a playground to fight against synergistic stressor interactions

2023· review· en· W4383556494 sur OpenAlexafffund
Joy Gaubert, Pierre Giovenazzo, Nicolas Derôme

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésStressorBiologyAbiotic componentDefence mechanismsEcologyFight-or-flight responseNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The honeybee is an important species for the agri-food and pharmaceutical industries through bee products and crop pollination services. However, honeybee health is a major concern, because beekeepers in many countries are experiencing significant colony losses. This phenomenon has been linked to the exposure of bees to multiple stresses in their environment. Indeed, several biotic and abiotic stressors interact with bees in a synergistic or antagonistic way. Synergistic stressors often act through a disruption of their defense systems (immune response or detoxification). Antagonistic interactions are most often caused by interactions between biotic stressors or disruptive activation of bee defenses. Honeybees have developed behavioral defense strategies and produce antimicrobial compounds to prevent exposure to various pathogens and chemicals. Expanding our knowledge about these processes could be used to develop strategies to shield bees from exposure. This review aims to describe current knowledge about the exposure of honeybees to multiple stresses and the defense mechanisms they have developed to protect themselves. The effect of multi-stress exposure is mainly due to a disruption of the immune response, detoxification, or an excessive defense response by the bee itself. In addition, bees have developed defenses against stressors, some behavioral, others involving the production of antimicrobials, or exploiting beneficial external factors.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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