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Enregistrement W4387478512 · doi:10.1093/jisesa/iead091

Requeening queenright honey bee colonies with queen cells in honey supers

2023· article· en· W4387478512 sur OpenAlexafffundabout
Leslie A. Holmes, Jeffery D Kearns, Lynae P Ovinge, Patricia Wolf Veiga, Shelley E. Hoover

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesCanadian Bee Research Fund
Mots-clésQueen (butterfly)DroneBiologyHoney beeZoologyHymenopteraGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Canadian beekeepers replace a subset of their honey bee queens annually. However, introducing a new queen to a honey bee colony is a management practice with a high degree of uncertainty. Despite the consensus that it is most effective to introduce queens to queenless colonies, some commercial beekeepers claim success with introducing queen cells into the honey super of queenright colonies. We tested the success rate of this practice by introducing queen cells to 100 queenright colonies in southern Alberta during a honey flow. The genotypes of the resultant offspring drones were determined using the microsatellite marker A76 to identify their laying queen mothers. Our results show that new queens successfully supersede original queens in 6% of queenright colonies, suggesting that the practice does not result in the new queen taking over leadership in most colonies. Additionally, supersedure by daughter queens is more common (13%) than new queen supersedure when introducing queen cells to queenright colonies during a honey flow. However, there could be a benefit to the practice of requeening queenright colonies with queen cells in honey supers if the colonies that accepted a new queen (whether a daughter of or unrelated to the old queen) were colonies with a failing queen.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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