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Enregistrement W1876695089 · doi:10.1890/15-0290.1

Acoustic assessment of species richness and assembly rules in ensiferan communities from temperate ecosystems

2015· article· en· W1876695089 sur OpenAlexafffund
Irene T. Roca, Raphaël Proulx

Notice bibliographique

RevueEcology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSpecies richnessEcologyRange (aeronautics)Temperate climateCompetition (biology)BiologyBiodiversityEcosystemCricket

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vocalizing animals are known to produce a wide range of species-specific spectral and temporal communication patterns. As a consequence, the acoustic heterogeneity of insect communities is expected to increase with the number of vocalizing species. Using a combination of simulation models and field surveys, we tested the hypotheses that (1) acoustic heterogeneity increases with the number of cricket and katydid species in ensiferan communities and (2) acoustic heterogeneity of naturally assembled ensiferan communities is higher than that of randomly assembled ones. The slope of the acoustic heterogeneity--species richness relationship in naturally assembled communities was positive but did not differ from that of randomly assembled communities, suggesting a rather weak competition for the acoustic space. Comparing the species richness-acoustic heterogeneity relationship of naturally and randomly assembled communities, our study provides a novel approach for understanding species assembly rules in animal groups that rely on acoustic communication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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