Bee diversity in apple orchards of the Lower Himalaya: research synthesis, a new field study, and future needs
Notice bibliographique
Résumé
In northern India and surrounding countries of the Lower Himalaya, apple is an important cash crop that contributes significantly to state economies and farmer livelihoods. Apple cultivation is shifting to higher elevations to counter declining fruit yields associated with climate change. Pollinator scarcity is another factor linked to declines in fruit yield and quality. To advance understanding of bee diversity and pollination ecology in apples for this region, we compiled a taxonomically updated list of bee taxa associated with apple orchards using records from existing literature and a new field study. Our list includes 25 bee genera, 75 named species, and numerous morphospecies. Common genera also feature prominently in apple studies elsewhere in the world. Apis cerana and A. mellifera were the most frequently reported visitors to apple flowers; Bombus, Ceratina, Lasioglossum, and Syrphidae flies were the most common non-Apis floral visitors. Bee species richness was inversely correlated with elevation and pollination deficit whereas bee abundance was not. Therefore, apples grown at higher elevations may experience more favourable growing conditions but also incur greater pollination deficits that are linked to reduced bee richness. This underscores the importance of conserving bee diversity to safeguard pollination services and farmer livelihoods in the region. Our literature review further highlights the need for more tools to identify the regional bee fauna, more thoroughly documented and standardised study methods to build capacity within the research community and aid comparative studies, and more expansive cataloguing and monitoring of pollinator communities to better understand the diversity, roles, and status of bees throughout this under-studied region.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».