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Enregistrement W4415113197 · doi:10.31861/biosystems2025.01.131

IMPACT OF WAR ON THE WINTER SURVIVAL OF BEE COLONIES IN UKRAINE: MONITORING RESULTS FOR 2023-2024

2025· article· en· W4415113197 sur OpenAlexaboutno aff
Mariia Fedorіak, L Tymochko, T. Fylypchuk, O. Shkrobanets, Alina Zhuk, О. Ф. Дели, S. S. Podobivskiy, V. Mikolaychuk, O. D. Zarochentseva, H. Melnychenko, H. Moskalyk, D. Fedoriak, M. Burdeiniy, V. Jos

Notice bibliographique

RevueBiolohichni systemy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeekeepingUkrainianContext (archaeology)AgricultureHoney beeHoney Bees

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 17 years, Northern Hemisphere countries, including the United States, European countries, Canada, and Mexico, have reported significant rates of annual losses of honey bee colonies, Apis mellifera L. These losses have significant economic consequences for the beekeeping and agricultural sectors, and, primarily, for ecosystems. This study aimed to analyze the honey bee colonies losses after wintering 2023-2024 in Ukraine in the context of international monitoring coordinated by the COLOSS organization, under the conditions of the third year of the war. Data collection was carried out using a questionnaire designed by the COLOSS working group, adapted to Ukrainian respondents and supplemented by national coordinators. The sample size was 684 protocols. All administrative regions and physiographic regions of Ukraine, except Crimea were covered by survey. It was found that the total rate of honey bee colony losses in Ukraine after the wintering of 2023-2024 is 9.52 %, which does not differ significantly from the corresponding indicators for the previous two winterings: after the wintering of 2022-2023 - 10.75 %, after the wintering of 2021-2022 - 8.8 7%. Colony mortality was 5.2% (after the wintering of 2022-2023 - 6.5 %). Negative natural phenomena caused losses of 2.3%, and unsolvable problems with queens – 1.99 % of colonies (after the wintering of 2022-2023 – 1.27 % and 3.27 %, respectively). The lowest rate of colony losses was found in the mixed forest zone (4.8 %), while in the broadleaf forest zone – 10.6 %, in the steppe zone – 10.5 %, in the Ukrainian Carpathians – 9.3 % and in the forest-steppe zone – 8.3 %. Like ech year, most often the dead bee colonies had many dead bees into or in front of the hive (37.4 %), and the least often they showed features of starvation (5.9 %). 90 respondents keep their apiaries in areas affected by military operations. The apiaries of about 5% of the beekeepers have suffered various types of damage, and more than 3% of beekeepers have lost contact with their apiaries due a number of reasons related to the war. An inverse relationship between loss rate and size of the apiary has been shown, and for the first time, significantly lower losses have been identified in stationary apiaries compared to migratory ones. 14.2 % of colonies in the spring turned out to be weak, but with a productive queen. However, no significant difference in wintering success between apiaries with such colonies and without them was found. Almost all respondents (98%) treated their colonies againts Varroa mites. Amitraz-based drugs remain the most popular, as before. However, no correlation was found between the use of such agents and low colony losses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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