Space and Time Dynamics of Honeybee (Apis mellifera L.)-Melliferous Resource Interactions Within a Foraging Area: A Case Study in the Banja Luka Region (Bosnia & Herzegovina)
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between honeybees and the environment are often difficult to achieve, particularly when the purpose is to optimize beekeeping production. The present study proposed to monitor the space-time variations of melliferous resources potentially exploited by colonies within a foraging area in Bosnia & Herzegovina, characterized by contrasting landscapes. The combination of methods involving Geographical Information Systems, floristic monitoring, and modelling enabled honey production potential to be calculated for the entire foraging area. In particular, the location of taxa, their abundance, diversity, and phenology enabled us to determine the spatial distribution and temporal variation of production potential. Robinia pseudoacacia and Rubus sp. made a major contribution. This potential was highly contrasted, with distant areas from the apiary more attractive than closer ones, depending on the moment. Specific periods, such as June were particularly conducive to establishing a high potential. Forest and grassland played a major role in the temporal succession, mainly because of the area covered, but moments with lower potential were supported by specific land uses (orchards). Land uses with a small surface area, such as orchards, wasteland, and riparian zones had a high potential per unit area, and improving the production potential within a foraging area could involve increasing these specific surfaces.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».