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Enregistrement W2092046189 · doi:10.1139/z04-090

Physiological tolerances of three sympatric riparian wolf spiders (Araneae: Lycosidae) correspond with microhabitat distributions

2004· article· en· W2092046189 sur OpenAlexvenueno aff
Jill DeVito, Jesse M. Meik, Marina M. Gerson, Daniel R. Formanowicz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpider Taxonomy and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at ArlingtonHuyck PreserveUniversity of Miami
Mots-clésBiologyCobbleEcologySympatric speciationDesiccationHabitatAbiotic componentRiparian zoneEcotoneAbundance (ecology)Spatial distributionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coexisting species from the same ecological guild often exhibit different adaptations to discontinuous, abiotic environmental factors. In the laboratory, we compared tolerance to thermal and desiccation stress among three sympatric wolf spiders (Pirata sedentarius Montgomery, 1904, Pardosa lapidicina Emerton, 1885, and Pardosa fuscula Thorell, 1875). In the field, we examined spatial structure across a microhabitat (moisture) gradient in a streamside cobble habitat where these three species are abundant. Female P. sedentarius succumbed more quickly to desiccation stress than females of either Pardosa species. In the absence of thermal stress, desiccation tolerance was high for both Pardosa species. However, P. fuscula appears to be more resistant to combined thermal and desiccation stress than P. lapidicina. These findings correspond with the results of the field survey; the distribution of P. sedentarius was the most restricted (by proximity to the shoreline) among the three species. Contingency analyses also revealed greater relative abundance of P. fuscula than P. lapidicina farther away from the creek. Further examination of spatial structure suggests that neither of these two species was restricted by proximity to the shoreline within the sampling grid.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations58
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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