Higher prevalence of sacbrood virus in <i>Apis mellifera</i> (Hymenoptera: Apidae) colonies after pollinating highbush blueberries
Notice bibliographique
Résumé
Highbush blueberry pollination depends on managed honey bees (Apis mellifera) L. for adequate fruit sets; however, beekeepers have raised concerns about the poor health of colonies after pollinating this crop. Postulated causes include agrochemical exposure, nutritional deficits, and interactions with parasites and pathogens, particularly Melisococcus plutonius [(ex. White) Bailey and Collins, Lactobacillales: Enterococcaceae], the causal agent of European foulbrood disease, but other pathogens could be involved. To broadly investigate common honey bee pathogens in relation to blueberry pollination, we sampled adult honey bees from colonies at time points corresponding to before (t1), during (t2), at the end (t3), and after (t4) highbush blueberry pollination in British Columbia, Canada, across 2 years (2020 and 2021). Nine viruses, as well as M. plutonius, Vairimorpha ceranae, and V. apis [Tokarev et al., Microsporidia: Nosematidae; formerly Nosema ceranae (Fries et al.) and N. apis (Zander)], were detected by PCR and compared among colonies located near and far from blueberry fields. We found a significant interactive effect of time and blueberry proximity on the multivariate pathogen community, mainly due to differences at t4 (corresponding to ~6 wk after the beginning of the pollination period). Post hoc comparisons of pathogens in near and far groups at t4 showed that detections of sacbrood virus (SBV), which was significantly higher in the near group, not M. plutonius, was the primary driver. Further research is needed to determine if the association of SBV with highbush blueberry pollination is contributing to the health decline that beekeepers observe after pollinating this crop.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».