Impacts of antibiotic use, air pollution and climate on managed honeybees in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance is a critical global health threat, significantly exacerbated by the overuse of antibiotics in agriculture. Here we investigate how recent antibiotic regulatory changes have impacted the usage of several level 2 (that is, World Health Organization ‘Watch’ list) antibiotics within the Canadian beekeeping sector. Utilizing national survey data, we examined trends in antibiotic usage and overwintering mortality rates from 2015 to 2023. Our findings reveal a significant reduction in the use of oxytetracycline, tylosin, lincomycin and fumagillin, decreasing from approximately 50% to 25% following regulatory restrictions implemented in 2018. Notably, this decrease was inversely associated with rising overwintering mortality rates, suggesting that withdrawal of antibiotics in the absence of effective alternatives may negatively impact colony health. Furthermore, multivariate analysis accounting for environmental confounders (based on 119,244 data points collected from 234 unique locations across Canada) identified nitrogen dioxide (NO2), a common air pollutant from diesel exhaust, as a strong predictor of mortality. This finding warrants urgent attention given that NO2 can degrade floral odours, rendering them undetectable to honeybees during foraging flights. These results highlight a complex interplay between antibiotic regulation, environmental stressors and honeybee health, emphasizing the need for comprehensive management strategies that mitigate antimicrobial resistance while safeguarding pollinator health. Antibiotic use in managed bee populations prevents losses from infectious diseases but can lead to the emergence of antibiotic resistance. Here the authors study the impact of recent regulatory restrictions on antibiotic use, in addition to climate and air pollution, on the beekeeping sector in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».