Supersedure, mites, and visible disease in <i>Apis mellifera</i> (Hymenoptera: Apidae) colonies explain differences in productivity and survival, but the effects may be difficult to see
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether field assessments of honey bee (Apis mellifera L.) colony health explain subsequent colony size, honey production, and survival. Field detections of visible diseases, Varroa destructor (Anderson and Trueman) and queen replacement events were recorded during a multisite cohort study, which also incorporated fumagillin and protein supplementation as colony-level treatments. Together, treatment groups and field observations explained between 5% of the variability in adult bee counts and 28% of the variability in honey production among colonies, after accounting for the effects of region and date. In particular, detections of minor disease symptoms, mainly chalkbrood, were associated with large reductions in honey production and approximately doubled the short-term probability of colony death. Although the effects of treatments and field-observed events were significant, unexplained variability among similarly managed colonies was much greater. Consequently, beekeepers may be unable to detect the effects of these field-observable factors, or distinguish effective treatments from ineffective ones. Despite this, interventions to reduce the prevalence of varroa and visible diseases, and to prevent queen loss, are likely to improve honey bee health and productivity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».