Wild bees mediate fruit quality via seed set in highbush blueberry: A quantitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Insect-mediated pollination enhances global production of many crops, and evidence highlights that insect pollination can also improve crop quality. The link between insect-mediated pollination and crop quality is driven not only by insect pollinators, but by a complex of interactions between pollinators, plant genotype, levels of cross pollination, plant physiology, environmental conditions, farm management, etc. To further optimize food production, the link between insect-mediated pollination and crop quality requires additional examination. In this study, we used a dataset of 260 sites across multiple production regions to explore how flower visitation of honey bees and wild bees drives fruit quality in highbush blueberry, measured as fruit weight. Our hypothesis was that bee visitation mediates fruit quality through fruit set and seed set. These effects were evaluated using both linear and structural equation modeling (SEM). Our analyses show that seed set mainly influences fruit quality and SEM analyses reveal a positive cascading effect of wild bee visitation on fruit quality, mediated via seed set. Similar effects of fruit set or honey bee visitation on fruit quality were not detected. This study highlights that bee visitation mainly affects blueberry fruit quality via seed set and that analyses beyond the pollinator visitation-crop quality relation can inform pollination research and management. Possible measures to improve crop quality by enhancing pollinator visitation by means of farm management or landscape management are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».