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Enregistrement W4387575691 · doi:10.1111/1365-2664.14516

Synthesis of highbush blueberry pollination research reveals region‐specific differences in the contributions of honeybees and wild bees

2023· article· en· W4387575691 sur OpenAlexaff
Maxime Eeraerts, Lisa W. DeVetter, Péter Batáry, John J. Ternest, Rachel E. Mallinger, M. Arrington, Faye Benjamin, Brett R. Blaauw, Joshua W. Campbell, Pablo Cavigliasso, Jaret C. Daniels, G.A. de Groot, Jamie Ellis, Jason Gibbs, Lauren Goldstein, George D. Hoffman, David Kleijn, Andony Melathopoulos, Sharron Z. Miller, Ana Montero‐Castaño, Shiala M. Naranjo, Charlie Nicholson, Jackie Perkins, Sujaya Rao, Nigel E. Raıne, James R. Reilly, Taylor H. Ricketts, Emma Rogers, Rufus Isaacs

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesRoyal SocietyNational Research, Development and Innovation OfficeEntomological Society of AmericaNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalBelgian American Educational Foundation
Mots-clésPollinationPollinatorBiologyHand-pollinationPollenOpen pollinationPollen sourceBumblebeeBotanyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Highbush blueberry production has expanded worldwide in recent decades. To safeguard future yields, it is essential to understand if insect pollination is limiting current blueberry production and which insects contribute to pollination in different production regions. We present a systematic review including a set of meta‐analyses on insect‐mediated pollination in highbush blueberry. We summarize the geographic distribution of research, the abundance of different pollinator taxa and their relative pollination contributions. Using raw data from 21 studies, totalling 496 site replicates, we determine the degree of pollination service and pollen limitation (i.e. combining open pollination levels with experimental bagged and/or hand pollination treatments), as well as the contribution of honeybees and wild bees to pollination (i.e. observational, open pollination). Most studies originate from North America, focusing on only a few cultivars. Honeybees are the dominant pollinator, and wild bees are occasionally abundant. Wild bees are more efficient pollinators on a single‐visit basis compared to honeybees, which increases their relative pollination contribution compared to their relative abundance. Insect‐mediated pollination services increased blueberry fruit set, berry weight and seed set ( R 2 values: 64.8%, 75.9% and 75.2% respectively). We often detected pollen limitation, indicated by an increase in fruit set, berry weight and seed set ( R 2 : 10.1%, 18.2% and 21.5%, respectively), with additional hand pollination. Increasing visitation of honeybees and wild bees contributed to blueberry pollination by increasing fruit set ( R 2 : 5.4% and 3.5%), berry weight ( R 2 : 6.5% and 2.8%) and seed set ( R 2 : 6.4% and 3.8%) respectively. Bee contributions to fruit set and berry weight were variable across regions. Synthesis and application : A diverse community of insects, primarily bees, contributes to highbush blueberry pollination and yield. However, pollination deficits are common. The finding that both honeybees and wild bees enhance pollination highlights the possibility of adopting different management strategies that utilize honeybees, wild bees or both depending on the specific context and region. This further emphasizes the general importance of conserving pollinator health and diversity. Our synthesis highlights data gaps and areas for future research to better understand the pollination contribution of different pollinators to crops that are expanding globally.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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