Pollen foraging mediates exposure to dichotomous stressor syndromes in honey bees
Notice bibliographique
Résumé
Recent declines in the health of honey bee colonies used for crop pollination pose a considerable threat to global food security. Foraging by honey bee workers represents the primary route of exposure to a plethora of toxins and pathogens known to affect bee health, but it remains unclear how foraging preferences impact colony-level patterns of stressor exposure. Resolving this knowledge gap is crucial for enhancing the health of honey bees and the agricultural systems that rely on them for pollination. To address this, we carried out a national-scale experiment encompassing 456 Canadian honey bee colonies to first characterize pollen foraging preferences in relation to major crops and then explore how foraging behavior influences patterns of stressor exposure. We used a metagenetic approach to quantify honey bee dietary breadth and found that bees display distinct foraging preferences that vary substantially relative to crop type and proximity, and the breadth of foraging interactions can be used to predict the abundance and diversity of stressors a colony is exposed to. Foraging on diverse plant communities was associated with increased exposure to pathogens, while the opposite was associated with increased exposure to xenobiotics. Our work provides the first large-scale empirical evidence that pollen foraging behavior plays an influential role in determining exposure to dichotomous stressor syndromes in honey bees.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».