Sweeping beauty: is grassland arthropod community composition effectively estimated by sweep netting?
Notice bibliographique
Résumé
Arthropods are critical ecosystem components due to their high diversity and sensitivity to perturbation. Furthermore, due to their ease of capture they are often the focus of environmental health surveys. There is much debate regarding the best sampling method to use in these surveys. Sweep netting and pan trapping are two sampling methods commonly used in agricultural arthropod surveys, but have not been contrasted in natural grassland systems at the community level. The purpose of this study was to determine whether sweep netting was effective at estimating arthropod diversity at the community level in grasslands or if supplemental pan trapping was needed. Arthropods were collected from grassland sites in Montana, USA, in the summer of 2011. The following three standardized evaluation criteria (consistency, reliability, and precision) were developed to assess the efficacy of sweep netting and pan trapping, based on analyses of variations in arthropod abundances, species richness, evenness, capture frequency, and community composition. Neither sampling method was sufficient in any criteria to be used alone for community-level arthropod surveys. On a taxa-specific basis, however, sweep netting was consistent, reliable, and precise for Thysanoptera, infrequently collected (i.e., rare) insects, and Arachnida, whereas pan trapping was consistent, reliable, and precise for Collembola and bees, which is especially significant given current threats to the latter's populations worldwide. Species-level identifications increase the detected dissimilarity between sweep netting and pan trapping. We recommend that community-level arthropod surveys use both sampling methods concurrently, at least in grasslands, but likely in most nonagricultural systems. Target surveys, such as monitoring bee communities in fragmented grassland habitat or where detailed information on behavior of the target arthropod groups is available can in some instances employ singular methods. As a general ecological principle, consistency, reliability, and precision are appropriate criteria to evaluate the applicability of a given sampling method for both community-level and taxa-specific arthropod surveys in any ecosystem.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».