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Enregistrement W4390275175 · doi:10.1371/journal.pone.0290129

Impact of odorants on perception of sweetness by honey bees

2023· article· en· W4390275175 sur OpenAlexaff
Allyson V. Pel, Byron N. Van Nest, Stephanie R. Hathaway, Susan E. Fahrbach

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesWake Forest UniversityZ. Smith Reynolds Foundation
Mots-clésGeraniolNectarSweetnessLinaloolForagingBiologyHoney beeFood scienceIsoamyl acetateSugarLimoneneBotanyAromaPollenEcologyEssential oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic volatiles produced by fruits can result in overestimation of sweetness by humans, but it is unknown if a comparable phenomenon occurs in other species. Honey bees collect nectar of varying sweetness at different flowering plants. Bees discriminate sugar concentration and generally prefer higher concentrations; they encounter floral volatiles as they collect nectar, suggesting that they, like humans, could be susceptible to sweetness enhancement by odorant. In this study, limonene, linalool, geraniol, and 6-methyl-5-hepten-2-ol were tested for their ability to alter behaviors related to perception of sweetness by honey bees. Honey bees were tested in the laboratory using proboscis extension response-based assays and in the field using feeder-based assays. In the laboratory assays, 6-methyl-5-hepten-2-ol and geraniol, but neither linalool nor limonene, significantly increased responses to low concentrations of sucrose compared with no odorant conditions in 15-day and 25-day-old adult worker honey bees, but not in 35-day-old bees. Limonene reduced responding in 15-day-old bees, but not in the older bees. There was no odorant-based difference in performance in field assays comparing geraniol and limonene with a no odorant control. The interaction of the tested plant volatiles with sucrose concentration revealed in laboratory testing is therefore unlikely to be a major determinant of nectar choice by honey bees foraging under natural conditions. Because geraniol is a component of honey bee Nasonov gland pheromone as well as a floral volatile, its impact on responses in the laboratory may reflect conveyance of different information than the other odorants tested.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,124 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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