Unveiling the benefits and gaps of wild pollinators on nutrition and income
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insect pollinators play a crucial role in global crop production, enhancing fruit and seed yield, improving fruit quality, and increasing crop nutritional value. However, wild pollinator populations worldwide have been experiencing alarming declines. This study investigates the contribution of wild pollinators to nutrition and farmers’ income in Canada, while examining the spatial distribution of these services. Using publicly available data on crop types, yields, nutrient content, and farm gate values, alongside information on natural habitats, we estimated the benefits of wild pollinators across national agricultural landscapes. Our findings reveal that these pollinators sustain approximately 24.4 million equivalent people each year in terms of nutrition and generate an annual income of nearly CAD$2.8 billion for farmers. However, significant benefit gaps exist due to the lack of nearby pollinator habitats and insufficient pollination of dependent crops on a national scale. Addressing these gaps could provide an additional nutrition supply for nearly 30 million equivalent people and increase farmer income by CAD$3 billion. We discuss how and where efforts focused on preserving and enhancing wild pollinator habitats, promoting sustainable farming practices, and raising awareness among stakeholders are crucial for the long-term viability of wild pollinator populations and the sustainability of agricultural systems. This research underscores the urgent need for a national strategy aimed at safeguarding wild pollinators. Implementing such a strategy would not only contribute to strengthening local economies in the regions highlighted in our work but also ensure the production of nutritionally essential food.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».