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Enregistrement W2013961431 · doi:10.1111/j.1526-100x.2010.00665.x

Terrestrial Insect Communities and the Restoration of an Industrially Perturbed Landscape: Assessing Success and Surrogacy

2010· article· en· W2013961431 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Babin‐Fenske, Madhur Anand

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphLaurentian University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity of Guelph
Mots-clésRestoration ecologyEcologyEnvironmental restorationEcosystemTerrestrial ecosystemInsectPlant communityTerrestrial plantAgroforestryGeographyBiologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceSpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restoration has been acknowledged to be a major pathway by which humans can repair damaged ecosystems. Most of the work to date on terrestrial systems has focused on restoring plant communities, with an assumption that the conditions that lead to more diverse plant communities will also lead to a restoration of insect communities. This, however, has not been proven to be true. Here, we examine the recovery of terrestrial insect communities in naturally recovering and restored sites in response to severe historic pollution in the region of Sudbury, Ontario. We find that the insect communities have not recovered to the same degree as the plant communities. Furthermore, we present directions on how cross‐taxa surrogacy can be useful to further aid the use of insects as indicators of restoration success.

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)0,000
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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations42
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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