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Enregistrement W1955950099 · doi:10.1111/1556-4029.12869

Blow Flies from Forest Fragments Embedded in Different Land Uses: Implications for Selecting Indicators in Forensic Entomology

2015· article· en· W1955950099 sur OpenAlexaff
Mirian S. de Souza, Mateus Pepinelli, Eduardo C. de Almeida, José M. Ochoa-Quintero, Fábio de Oliveira Roque

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésForensic entomologyEcologyBiodiversityAbundance (ecology)CalliphoridaeLand coverVegetation (pathology)Landscape ecologyBioindicatorPrincipal component analysisEntomologyGeographyBiologyLand useForestryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the general expectation that forest loss can alter biodiversity patterns, we hypothesize that blow fly species abundances differ in a gradient of native vegetation cover. This study was conducted in 17 fragments across different landscapes in central Brazil. Different land cover type proportions were used to represent landscape structure. In total, 2334 specimens of nine species of Calliphoridae were collected. We used principal component analysis (PCA) to reduce dimensionality and multicollinearity of the landscape data. The first component explained 70%, and it represented a gradient of forest-pasture land uses. Alien species showed a wide distribution in different fragments with no clear relationship between the abundance values and the scores of PCA axes, whereas native species occurred only in areas with a predominance of forest cover. Our study revealed that certain native species may be sensitive to forest loss at the landscape scale, and they represent a bioindicator in forensic entomology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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