Identifying and modeling the impact of neonicotinoid exposure on honey bee colony profit
Notice bibliographique
Résumé
Pollination by the European honey bee, Apis mellifera, is essential for the production of many crops, including highbush blueberries (Vaccinum corymbosum). To understand the impact of agrochemicals (specifically, neonicotinoids, a class of synthetic, neurotoxic insecticides) on these pollinators, we conducted a field study during the blueberry blooms of 2020 and 2021 in British Columbia (B.C.). Forty experimental honey bee colonies were placed in the Fraser Valley: half of the colonies were located within 1.5 km of highbush blueberry fields ("near" colonies) and half were located more than 1.5 km away ("far" colonies). We calculated risk quotients for these compounds using their chronic lethal dietary dose (LDD50) and median lethal concentration (LC50). Pesticide risk was similar between colonies located near and far from blueberry forage, suggesting that toxicity risks are regionally ubiquitous. Two systemic neonicotinoid insecticides, clothianidin and thiamethoxam, were found at quantities that exceeded chronic international levels of concern. We developed a profit model for a pollinating beekeeper in B.C. that was parameterized by: detected pesticide levels; lethal and sublethal bee health; and economic data. For colonies exposed to neonicotinoid pesticides in and out of the blueberry forage radii, there were economic consequences from colony mortality and sublethal effects such as a loss of honey production and compromised colony health. Further, replacing dead colonies with local bees was more profitable than replacing them with imported packages, illustrating that beekeeping management selection of local options can have a positive effect on overall profit.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».