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Enregistrement W7056341573

Effets des probiotiques sur le microbiote intestinal de l’abeille mellifère (Apis mellifera) et sur la performance des colonies au printemps en climat nordique

2020· other· fr· W7056341573 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisAntibacterial agent
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le microbiote intestinal regroupe l’ensemble des micro-organismes qui colonisent l’intestin d’un animal. Chez l’abeille, il participe à la digestion et aux fonctions immunitaires. Plusieurs facteurs environnementaux perturbent le microbiote de cet insecte, nuisant ainsi à sa santé. Pour prévenir cette situation, l’ajout de probiotiques dans l’alimentation des abeilles est une solution intéressante. Il a été montré que certains probiotiques favorisent la croissance des colonies et diminuent l’incidence de plusieurs maladies et parasites. Cependant, aucune information n’est disponible quant à leurs effets en climat nordique, là où la survie hivernale et le développement printanier des colonies sont des enjeux majeurs pour les apiculteurs. L’objectif principal du projet est d’évaluer l’effet de formules probiotiques sur la composition taxonomique du microbiote de l’abeille et la performance des colonies. Deux souches probiotiques commerciales (Bactocell® et Levucell®SB), une bactérie endogène(Parasaccharibacter apium) et un antibiotique ont été administrés à un total de 45 colonies d’abeilles à l’automne 2017 et au printemps 2018. Un profilage du microbiote bactérien a été réalisé à quatre moments au cours du projet : en septembre, novembre, avril et juin. La survie hivernale et la performance des colonies ont été évaluées en mesurant le nombre de larves, le nombre d’abeilles dans la colonie, la consommation hivernale de nourriture et le poids des ruches. Le moment de l’année a influencé la composition du microbiote intestinal de l’abeille, suggérant une adaptation aux conditions environnementales. De plus, la prise de probiotiques n’a modulé que légèrement le microbiote de l’abeille. Quant à la performance des colonies, les formules probiotiques Bactocell® et Levucell®SB ont amélioré le développement printanier des colonies. Ces résultats indiquent que les probiotiques peuvent améliorer la performance des colonies d’abeilles, et ce, sans perturber leur microbiote. Ces informations seront utiles dans l’optique de développer une formule probiotique destinée à l’industrie apicole canadienne.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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