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Enregistrement W4409458671 · doi:10.3390/biology14040422

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)

2025· article· en· W4409458671 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Laboisse, Michel Vaillant, Clovis Cazenave, Bilјаnа Kеlеčеvić, Iris Chevalier, Ludovic Andres

Notice bibliographique

RevueBiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+Agence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésForagingBiologyEcologyAbundance (ecology)GrasslandForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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