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Enregistrement W1983137006 · doi:10.1139/x07-096

Standing or downed dead trees — does it matter for saproxylic beetles in temperate oak-rich forest?

2007· article· en· W1983137006 sur OpenAlexvenueno aff
Niklas Franc

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKungl. Skogs- och LantbruksakademienVetenskapsrådet
Mots-clésSnagSpecies richnessQuercus petraeaCoarse woody debrisTemperate forestQuercus roburEcologyTemperate rainforestBiologyDead woodGuildDead treeBiodiversityFagaceaeTemperate climateEcosystemHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For conservation of forest biodiversity, dead wood in the form of logs, snags, or cut high stumps is sometimes left or created when forests are harvested. In Scandinavia, such dead wood usually comes from conifers. For forests in temperate regions, few studies have analysed composition and species richness of beetles using dead wood of oaks ( Quercus spp). In this study in southern Sweden, I examined the occurrence of saproxylic beetles trapped at lying (logs) and standing (snags) dead wood of European oaks ( Quercus robur L. and Quercus petraea (Mattuschka) Liebl.) in 13 oak-rich mixed forests of relatively high conservation value. The assemblage of beetles differed strikingly between the lying and standing dead wood. Traps on lying dead wood, compared to traps on standing dead wood, had more fungivores and fewer primary and secondary wood boring species. Of 94 species tested for individual substrate preferences, 48 showed prevalence for different trap/substrate types. Absolute species richness was significantly higher on logs than snags, but a smaller proportion of the snag substrate or snag beetles may have been sampled. For red-listed beetles, no differences in their species richness were detected among substrates. These results suggest that logs of dead oaks are valuable and that both snags and logs of oak should be retained and, if needed, created in forestry, such that they are continuously available in stands.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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