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Enregistrement W2086021132 · doi:10.1017/s026646740600321x

Aggregation and coexistence of dung beetles in montane rain forest and deforested sites in central Peru

2006· article· en· W2086021132 sur OpenAlexafffund
Finbarr G. Horgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Tropical Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterspecific competitionEcologyHabitatDung beetleIntraspecific competitionDeforestation (computer science)Spatial heterogeneityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ‘aggregation model of coexistence’ predicts that a strong and independent aggregation of species across ephemeral resource patches promotes species coexistence and maintains diversity. This study examines the role of aggregation in maintaining tropical dung beetle diversity and the effects of deforestation on aggregation patterns and diversity loss. Using clusters of pitfall traps, dung beetle aggregation was quantified in natural and disturbed habitat at nested temporal and spatial scales in central Peru. The results indicate that dung was colonized by a greater number of species, many of which were large, leading to a higher total beetle biomass in forest habitat than in deforested, farm habitat. Beetles were intraspecifically aggregated at each spatial scale examined. Habitat-type (forest/deforested) had no effect on the intensity of intra- or interspecific aggregation. Analyses of aggregation patterns revealed that dung beetle assemblages in forest habitat were generally saturated whereas in deforested habitat they were unsaturated. In general, interspecific aggregation was too weak relative to intraspecific aggregation to explain the high diversity of species in forest habitat. Other mechanisms, including resource partitioning are likely to play a greater role in maintaining the diversity of dung beetle assemblages in the region. These results also indicate that the loss of species from disturbed habitat has not been due to a breakdown in the aggregation mechanism.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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