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Enregistrement W4410493319 · doi:10.1371/journal.pone.0322489

Honey bee colony losses and causes during the active beekeeping season 2022/2023 in nine Sub-Saharan African countries

2025· article· en· W4410493319 sur OpenAlexfundno aff
Beatrice T. Nganso, Workneh Ayalew, Abebe Jenberie Wubie, Freweini Assefa, Lulseged Belayhun, Nelly Ndungu, Daniel Toroitich, Z. Ngalo Otieno-Ayayo, Mbatha B. Wambua, Yudah O. Oyieyo, Ntirenganya Elie, Rachidatou Sikirou, Souradji Idrissou Bachirou, Willy Mwiza, Simon P. Turner, Bridget O. Bobadoye, Sidonie T. Fameni, Sayemie Gaboe, Mawufe Komi Agbodzavu, Patrick Mafwila, Geraud C. Tasse Taboue, Emily Kimathi, Tonnang Z.E. Henri, Saliou Niassy, Simplice N. Fonkou, Christian W. W. Pirk, Alison Gray, Robert Brodschneider, Victoria Soroker, Sevgan Subramanian

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Centre for International Agricultural ResearchGovernment of the Republic of KenyaMastercard FoundationEuropean CommissionDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitJRS Biodiversity FoundationStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésBeekeepingApiaryVarroaSocioeconomicsHoney beeGeographyHobbyBeehiveSocioeconomic statusBiologyEnvironmental healthEcologyPopulationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports for the first-time a multi-country survey of managed honey bee colony loss rates and associated risk factors during the active beekeeping season 2022/2023 in nine Sub-Saharan African countries, namely Kenya, Ethiopia, Rwanda, Uganda, Benin, Liberia, Nigeria, Cameroon and Democratic Republic of the Congo. It also evaluates the sustainability of bee swarm catches as a primary source for expanding apiary size by African beekeepers. In this survey, the 1,786 interviewed beekeepers across these countries collectively managing 41,761 colonies registered an overall loss rate of 21.3%, which varied significantly among countries (from 9.7 to 45.3%) and hive types (from 10.6% in hives with movable frames to 17.9% in frameless hives). The perceived causes of losses in order of significance were issues beyond the beekeeper's control (mostly theft, drought, and bushfire), absconding and pests (mostly wax moth, small and large hive beetles, ants and Varroa destructor mite), but this pattern varied greatly across countries. Among the management practices and characteristics, migratory beekeepers and professional beekeepers experienced lower losses than beekeepers practicing stationary beekeeping and semi-professionals and hobby beekeepers, respectively. Insights into the number of bee swarms caught revealed a significant decrease in swarm availability over the past three years in Kenya, while some regions in Ethiopia showed the opposite trend, requiring further investigation. Overall, this comprehensive survey highlights the complexities and challenges faced by beekeepers in Sub-Saharan Africa, underscoring the need for targeted interventions and sustained research to support the resilience and growth of the apicultural sector.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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