Impact of pesticide use on wild bee distributions across the United States
Notice bibliographique
Résumé
The decline of many wild bee species has major consequences for pollination in natural and agro-ecosystems. One hypothesized cause of the declines is pesticide use; neonicotinoids and pyrethroids in particular have been shown to have pernicious effects in laboratory and field experiments, and have been linked to population declines in a few focal species. We used aggregated museum records, ecological surveys and community science data from across the contiguous United States, including 178,589 unique observations from 1,081 bee species (33% of species with records in the United States) across six families, to model species occupancy from 1995 to 2015 with linked land use data. While there are numerous causes of bee declines, we discovered that the negative effects of pesticides are widespread; the increase in neonicotinoid and pyrethroid use is a major driver of changes in occupancy across hundreds of wild bee species. In some groups, high pesticide use contributes to a 43.3% decrease in the probability that a species occurs at a site. These results suggest that mechanisms that reduce pesticide use (such as integrative pest management) can potentially facilitate pollination conservation. Bees provide important pollination ecosystem services in agricultural landscapes, but the extent to which they are affected by pesticide use on a continental scale has yet to be explored. This study evaluates the impact of pesticide use on wild bee populations across the contiguous United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».