Identity and diversity of pollens collected by two managed bee species while in blueberry fields for pollination
Notice bibliographique
Résumé
The nutritional needs and foraging behavior of managed bees often lead to pollen collection from flowers other than the focal crop during crop pollination. To understand the pollen needs and preferences of managed bees during blueberry pollination, we identified pollen collected by Apis mellifera Linnaeus, 1758 (Hymenoptera: Apidae) and Bombus impatiens Cresson, 1863 (Hymenoptera: Apidae) colonies across two years. Bumble bees collected a wider diversity of pollens compared to honey bees, whereas honey bees were more focused on abundant resources. Despite blueberries being the most abundant resource in the landscape, it was not the most collected pollen by either bee species in 2018. However, it was the most collected pollen by bumble bees in 2019 and they collected substantially more blueberry pollen than honey bees in both years. In 2018, buckthorn, Rhamnus L. (Rosales: Rhamnaceae) or Frangula Mill. (Rosales: Rhamnaceae), and willow, Salix L. (Malpighiales: Salicaceae), pollens were abundantly collected by both bee species. In 2019, cherry, Prunus L. (Rosales: Rosaceae), and willow (Salix) pollens were collected at high proportions by both species. Brambles, Rubus L. (Rosales: Rosaceae), and white clover, Trifolium repens L. (Fabales: Fabaceae), were also common pollen sources for honey bees, whereas oak, Quercus L. (Fagales: Fagaceae), was collected by bumble bees. Landscape analyses also revealed that certain land cover types were positively correlated with the collection of preferred pollen types. Herbaceous wetlands were associated with collection of buckthorn (Rhamnus/Frangula), willow (Salix), and cherry (Prunus) pollen, which were primary pollen resources for both bee species. There was no correlation between landscape diversity and pollen diversity, suggesting that colonies forage based on nutritional requirements rather than resource availability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».