Ecoregions as predictors of lotic assemblages of blackflies (Diptera: Simuliidae)
Notice bibliographique
Résumé
Local ecological attributes of streams are known to have strong influences on community membership for many aquatic insects. Differences in aquatic insect assemblages, therefore, should be clearly detectable across large scale ecological “units”, such as ecoregions. Many studies of aquatic invertebrates however, have suffered from a lack of species level identifications. In addition, many previous studies that examined the influence of ecoregion on aquatic assemblages have the implicit assumption that members of different taxa are responding in the same manner. Our study, therefore, was restricted to an ecologically (lotic) and functionally (mostly filter‐feeding) homogenous group, the Simuliidae. In the current study, we examine the relationship between species assemblages of preimaginal blackflies and the landscape through which their stream habitats flow. Accordingly, the larval simuliid faunas from South Carolina, USA, are compared among three ecoregions established a priori: Blue Ridge Mountains, Piedmont, and Sandhills. Using discriminant function analysis, we show that each ecoregion produces a distinct stream habitat; factors responsible for regionalization are quantified. We also show that streams can be assigned correctly to ecoregion of origin 85% of the time on the basis of the simuliid assemblage. We suggest that our results can be interpreted most readily by considering the distribution of individual species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».