Beekeeping practices and challenges in Algeria: a SWOT-based survey analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study aims to characterize and understand the beekeeping activity and its main challenges in Algeria, based on data collected through a comprehensive survey in 2021. A detailed, structured questionnaire was developed in collaboration with the MEDIBEES consortium, examining key aspects of beekeeping practices, including management, production, and challenges, beekeeper demographics, perceptions of honey bee characteristics, honey yields, and knowledge of pathogens and control measures. Data were collected from 200 beekeepers across 19 wilayas through both email and in-person distribution. A SWOT analysis was used to capture insights into strengths, weaknesses, opportunities, and threats in the beekeeping sector. Findings show that 73.5% of beekeepers believe local honey bee subspecies are endangered, and 69% do not practice queen rearing. Re-queening is mostly done once per year (40%), followed by twice (35%) and three times (25%). A majority (86.5%) reported declining honey yields over the last decade. Beekeepers were predominantly male (97.5%) and aged 41–50. Most practiced stationary beekeeping (69.5%) and kept Apis mellifera intermissa (95%). Statistical tools, including chi-square tests, multiple correspondence analysis (MCA), and Generalized Linear Models (GLMs), revealed significant associations, particularly between colony count and migratory behavior and between education level and queen rearing. Hierarchical cluster analysis (HCA) further identified three distinct beekeeper profiles based on practices and characteristics. Overall, this study provides crucial insights into Algerian beekeeping, revealing challenges such as low queen rearing, production declines, and threats to native bee populations. These findings underscore the need for targeted interventions to support beekeepers and safeguard Algeria’s apicultural heritage.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle