How multi-species pollination boosts strawberry yield, quality, and nutritional value
Notice bibliographique
Résumé
A diverse assemblage of insect visitors can provide functional complementarity within plant pollination due to differences in characteristics such as their physical traits, visitation rate and foraging time of day or year. In a horticultural context, greater functional complementarity may play a crucial role in enhancing fruit yield and quality by improving pollination. We tested whether the identity of the crop pollinators (bumblebee Bombus terrestris and hoverfly Eupeodes corollae) independently and additively influenced commercial strawberry yield, quality, and nutritional parameters such as vitamin C and sugar concentration. Fragaria x ananassa “Malling Champion” plants received pollination treatments of either a) “control”: self-pollination where pollinators were excluded, b) “bee”: bumblebee Bombus terrestris, c) “hoverfly”: Eupeodes corollae, d) “combined”: both B. terrestris and E. corollae. Hoverflies and bumblebees exhibited distinct visitation patterns throughout the day, establishing a functional complementary relationship that enhances pollination success and crop output as well as vitamin C concentrations. Strawberries from plants receiving pollination by bumblebees, or bumblebees and hoverflies combined, had higher yields of higher marketable quality. They also had measurably higher vitamin C content than strawberries from plants pollinated by hoverflies alone, or the control (self-pollinating) plants. This study advances our understanding of niche complementarity and its impact on fruit yield and quality. By elucidating the behavioural and temporal dynamics of pollinators, we provide valuable insights for optimizing pollination strategies in agricultural contexts. Our findings highlight the significance of behavioural factors, such as handling time and number of visits, in determining fruit quality.
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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 ».