Historical agroeconomic analysis of the relationship between commercial pollinator use and <i>Vaccinium angustifolium</i> (Ericales: Ericaceae) yield in Quebec, Canada (2015–2021)
Notice bibliographique
Résumé
Lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) production has the highest export value among all fruit crops in Canada. As blueberry flowers require insect pollination, blueberry farms rely on commercial pollinators to ensure productivity of their fields. Our study aimed to assess the impact of commercial pollinator density and diversity on lowbush blueberry yield using historical data, from 2015 to 2021, across various production contexts. The analysis included 178 blueberry fields, representing approximately 3,000 ha and 11% of Québec's total crop production area. Data on field size, berry yield, commercial pollinator density/diversity (honey bees; Apis mellifera L. [Hymenoptera: Apidae]), bumble bees; Bombus impatiens Cresson [Hymenoptera: Apidae], and alfalfa leafcutter bees; Megachile rotundata Fabr. [Hymenoptera: Megachilidae]), establishment year, and management system were collected for each field. Additionally, we examined data on honey bee hive strength, landscape structure, and meteorological factors influencing yield. Results showed significant yield increase at certain densities of honey bee hives and frames, bumble bee hives and alfalfa leafcutter bee gallons. The diversity of commercial pollinators used in the fields also increased crop yield. Other key factors influencing lowbush blueberry yield included the year, snow cover during winter, field age, and frost events during pollination. This study clarifies the relationship between commercial pollinators and lowbush blueberry productivity while accounting for several other agroeconomic variables, and demonstrates that increasing managed pollinator density and diversity lead to higher yields for lowbush blueberry growers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».