Mouthparts of the bumblebee (Bombus terrestris) exhibit poor acuity for the detection of pesticides in nectar
Notice bibliographique
Résumé
Bees are important pollinators of agricultural crops, but their populations are at risk when pesticides are used. One of the largest risks bees face is poisoning of floral nectar and pollen by insecticides. Studies of bee detection of neonicotinoids have reported contradictory evidence about whether bees can taste these pesticides in sucrose solutions and hence avoid them. Here, we use an assay for the detection of food aversion combined with single-sensillum electrophysiology to test whether the mouthparts of the buff-tailed bumblebee ( Bombus terrestris ) detect the presence of pesticides in a solution that mimicked the nectar of oilseed rape ( Brassica napus ). Bees did not avoid consuming solutions containing concentrations of imidacloprid, thiamethoxam, clothianidin, or sulfoxaflor spanning six orders of magnitude, even when these solutions contained lethal doses. Only extremely high concentrations of the pesticides altered spiking in gustatory neurons through a slight reduction in firing rate or change in the rate of adaptation. These data provide strong evidence that bumblebees cannot detect or avoid field-relevant concentrations of pesticides using information from their mouthparts. As bees rarely contact floral nectar with other body parts, we predict that they are at high risk of unwittingly consuming pesticides in the nectar of pesticide-treated crops.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».