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Enregistrement W1966678456 · doi:10.1080/13887890.2002.9748178

Abundance and vertical distribution of a bromeliad-dwelling zygopteran larva,<i>Mecistogaster modesta</i>, in a Costa Rican rainforest (Odonata: Pseudostigmatidae)

2002· article· en· W1966678456 sur OpenAlexaff
Michael C. Melnychuk, Diane S. Srivastava

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Odonatology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)OdonataBiologyCanopyEcologyHabitatLarvaArboreal locomotionRainforest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We compared the larval abundance of Mecistogaster modesta between bromeliads at ground level and canopy level in a primary tropical wet forest. Zygopteran abundance correlated strongly with bromeliad diameter at both levels. Although the per-bromeliad zygopteran abundance did not differ between vertical levels, M. modesta showed a strong vertical distribution in abundance owing to the variation in bromeliad size and density along a vertical gradient, with more and larger bromeliads closer to ground level than to the canopy. We predict M. modesta larval abundance to be 171 ± 65 (s.e.) per hectare, with >80% of larvae below halfway to the lower canopy limit. The total prey abundance or species richness did not differ between ground and canopy bromeliads, further suggesting that apart from bromeliad size, habitat quality for M. modesta was similar between vertical levels. Effects of habitat size on larval abundance patterns are addressed by comparing habitat volume and basal resource mass with diame...

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,386

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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