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World File Search System养蜂人
桥接营养，生物多样性和气候变化政策
在国际小组讨论中，巴西环境部环境农村政策管理总监丹尼尔·彼得·本尼米诺（Daniel Peter Beniamino）先生强调了巴西的最新政策进步，即如何在反对饥饿和贫困的多部门斗争中进一步将生物多样性整合在一起。国家粮食安全与研究部巴基斯坦食品系统转型秘书处Ghulam Sadiq Afridi博士展示了巴基斯坦与产品消费有关的生产的多样性，导致了各种形式的营养不良，尤其是微生营率的缺乏症，尤其是糖尿病。最后，世界食品论坛的科学与创新负责人Risma Rizkia Nurdianti女士回忆起青年在可持续养蜂中所扮演的领导角色，这不仅支持地方经济，而且还有助于印度尼西亚的生物多样性保护，气候恢复和健康饮食。
播种可持续性：
德国联邦经济合作与发展部（BundesministriumfürWirtschaftlicheZusammenarbeit undEntwicklung，BMZ）对可持续土地和土壤管理以及适应气候变化和探索非洲和印度碳序列化的共同养蜂的巨大投资。全球计划的土壤保护和粮食安全康复（Prosoil）是BMZ的特殊计划的农业和粮食系统的特殊计划，由德意志GesellschaftFüriNternationale Zusammenarbeit（giz）GMBH实施，GMBH是世界概述的ofview Ofview Ofview Offiew Offertices和Techanologies and Techanologies and Techanologies and Techanologies（WOCAT）。Prosoil通过可持续土地管理（SLM）的培训和能力建设，支持贝宁，布基纳法索，埃塞俄比亚，印度，肯尼亚，马达加斯加和突尼斯的小农户，并促进了其合作伙伴国家的SLM实践。该计划与地方政府以及公共和私营部门合作，以发展可持续食品和农业系统。欧盟（EU）正在肯尼亚，埃塞俄比亚，马达加斯加和贝宁共同资助该计划在农业生态学领域的工作。另一个联盟是埃塞俄比亚的Bill＆Melinda Gates基金会。
J. APIC。科学。卷。 68否。 2 2024 行业的支柱5.0在工业工程中使用的Florin-Daniel Edutanu，Mariana Ciorap和Dragos-Florin Chitariu“ Gheorghe Asachi”
a b s t r a c t tropilaelaps spp。（Mesostigmata：Laelapidae），一种与亚洲巨型蜜蜂相关的象征性螨虫，例如Apis Dorsata，A。Breviligula和A. Laboriosa，由于其对西部蜜蜂菌落（Apis Mellifera）的严重影响，并且最近成为全球关注的焦点。这项研究记录了佐治亚州西部的Samegrelo-Zemo Svaneti地区首次报道了Tropilaelaps Mercedesae，特别是来自三个apiaries的七个蜂蜜蜜蜂菌落（A. Mellifera Cucasica）。我们进行了育雏样品检查，DNA条形码和形态测量，以确认螨虫鉴定。我们的发现表明，梅赛德斯氏菌的侵扰率很高，与Varroa Destructor共同感染以及著名的螨虫生殖成功。这些结果强调了T.梅赛德山对格鲁吉亚宗教的威胁，并强调了进一步遍及欧洲的潜力。国家和国际当局立即采取行动和警惕的监控对于减轻对养蜂和农业的影响至关重要。
播种可持续性：
德国联邦经济合作与发展部（BundesministriumfürWirtschaftlicheZusammenarbeit undEntwicklung，BMZ）对可持续土地和土壤管理以及适应气候变化和探索非洲和印度碳序列化的共同养蜂的巨大投资。全球计划的土壤保护和粮食安全康复（Prosoil）是BMZ的特殊计划的农业和粮食系统的特殊计划，由德意志GesellschaftFüriNternationale Zusammenarbeit（giz）GMBH实施，GMBH是世界概述的ofview Ofview Ofview Offiew Offertices和Techanologies and Techanologies and Techanologies and Techanologies（WOCAT）。Prosoil通过可持续土地管理（SLM）的培训和能力建设，支持贝宁，布基纳法索，埃塞俄比亚，印度，肯尼亚，马达加斯加和突尼斯的小农户，并促进了其合作伙伴国家的SLM实践。该计划与地方政府以及公共和私营部门合作，以发展可持续食品和农业系统。欧盟（EU）正在肯尼亚，埃塞俄比亚，马达加斯加和贝宁共同资助该计划在农业生态学领域的工作。另一个联盟是埃塞俄比亚的Bill＆Melinda Gates基金会。
收入，流动性和对2020年经济刺激支付的消费响应Scott R. Baker，R。A。Farrokhnia，Steffen Meyer，Michaela Page
《 2020 Cares Act》指示向家庭进行大量现金支付。我们使用金融科技非营利组织的高频交易数据来分析房屋养蜂的支出响应，从收入水平，最近的收入下降和流动性以及有关经济预期的调查响应来探索异质性。家庭对刺激支付的重新支付的迅速反应，在头几周内，支出增加了0.25- $ 0.40。收入较低，收入较高和较低的流动性的家庭表现出更强的反应，强调了目标的重要性。流动性起着最重要的作用，对于具有较大支票帐户余额的家庭没有明显的支出响应。期望就业损失和福利的家庭削减对刺激的反应较弱。相对于2001年和2008年以前的经济刺激计划的影响，我们看到效果更快，耐用性支出增加，粮食支出增加的增加以及租金，抵押贷款和信用卡等付款的大幅增加，反映了短期债务的债务。我们正式表明这些差异可以使直接付款在刺激总消费方面的有效性降低。
原型生物多样性数字双胞胎：农业景观中的蜜蜂
beehave是一个典型的高分辨率生态模型：它的空间范围相对较小。它仅表示一个蜂巢周围的景观，即5 x 5km²。因此，它不能用于评估蜜蜂及其在各个地区，国家或其他地区的栖息地的状况。Beehave的现有工作流程依赖于周围景观中田野和农作物的地图，这些田地和农作物很少可用，并且数据以测试菌落表现的模型预测的数据。Beehave已在25多个研究中使用（Suppl。材料1），但它用于支持国家或欧洲一级的政策制定。这些政策包括欧洲社区共同农业政策（CAP）的重要方面。支持制定此类政策，同时还可以帮助农民和养蜂人及其协会发展可持续和生物多样性的实践，有必要将Beehave的范围和预测能力扩展到数字双胞胎（DT），并考虑到为生物多样性保存而发展的特定挑战（DT）2023）。数字双胞胎使我们能够以一致的方式申请Beehave，从当地特定地点应用到国家范围。
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测澳大利亚北部的入侵性暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
传粉媒介行动计划，2021 年至 2024 年 - GOV.UK
• 野生授粉昆虫：英国约有 6,000 种昆虫参与农作物或野生植物的授粉。包括许多昆虫分类群或类型，如大黄蜂、独居蜂、蛾、蝴蝶和食蚜蝇。 • 野生蜜蜂：英国有超过 250 种野生蜜蜂，包括大黄蜂和独居蜂。 • 人工管理的蜜蜂：养蜂人和蜂农在蜂箱中饲养的一种蜜蜂，即 Apis mellifera。 • 人工管理的大黄蜂：饲养在温室和塑料棚中为农作物授粉。不打算放归野外。 • 授粉昆虫健康：野生和人工管理的授粉昆虫的健康状况，即使在存在病原体的情况下，它们也能存活更久、繁殖更多，从而更有效地提供生态系统服务。授粉媒介的健康受到害虫、寄生虫、疾病和其他人为压力等威胁以及环境要求的获取和可用性的影响，例如适当的营养（包括幼虫食物植物）、筑巢地点、交配区和冬眠地点。• 蜜蜂健康：与授粉媒介健康有关，但特别关注蜜蜂的状态和为支持蜜蜂而采取的措施，有关更多信息和行动，请参阅《2030 年健康蜜蜂计划》。
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学