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Enregistrement W1988708665 · doi:10.1111/j.1442-9993.2001.01073.pp.x

Estimates of forest floor litter frog communities: A comparison of two methods

2001· article· en· W1988708665 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Frederico Duarte Rocha, Monique Van Sluys, Maria Alice S. Alves, Helena Godoy Bergallo, Davor Vrcibradic

Notice bibliographique

RevueAustral Ecology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Dietetic Research
Mots-clésSpecies richnessRainforestPlant litterEcologyForest floorAbundance (ecology)LitterBiomass (ecology)Species diversityAtlantic forestSampling (signal processing)Community structureForestryGeographyBiologyEnvironmental scienceNutrientEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Estimates of forest leaf litter frog density, mass, richness and diversity given by the widely used 8 m × 8 m large plot method (LPM) were compared with estimates obtained by a newly proposed method (small 2 m × 1 m plots with leaf removal; SPLR). The study site was an undisturbed area of the Atlantic Rainforest of Ilha Grande, an island located in the south of Rio de Janeiro State, Brazil. Twenty‐four LPM (totalling 1536 m2 of forest floor) and 90 SPLR (totalling 180 m2 of forest floor) were performed. The estimates obtained by the two methods differed markedly, indicating that even using a much smaller sampling area (11.7% of that of LPM), SPLR gave frog density estimates six times higher, and frog mass estimates approximately 2.5 times higher than estimates provided by LPM. The species richness and diversity obtained by the two methods were similar, despite the fact that the total area sampled with SPLR was much smaller. These data suggest that LPM may underestimate the abundance and biomass of leaf litter frogs in a given area.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations54
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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