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Enregistrement W2112868246 · doi:10.2980/i1195-6860-13-3-372.1

Local spatial pattern of two specialist beetle species (Ciidae) in the fruiting bodies of<i>Fomitopsis pinicola</i>

2006· article· en· W2112868246 sur OpenAlexvenueno aff
Atte Komonen

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésQuadratSpatial distributionCommon spatial patternSpatial dispersionBiologyEcologyBotanyBorealTransectForestryGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:The spatial pattern in the occurrence of two congeneric beetle species in the fruiting bodies of the wood-decaying fungus Fomitopsis pinicola was studied in an old-growth boreal forest in eastern Finland. The aim was to characterize the spatial pattern of the common Cis glabratus (Coleoptera: Ciidae) and the rare C. quadridens. A 25-ha study area was divided into 25- × 25-m quadrats (n = 400), and all the dead and dying fruiting bodies of F. pinicola (n = 737) were taken to a laboratory to collect the two species living inside. The quadrat-based count data were analyzed using the Index of Dispersion (Id), the SADIE Index of Aggregation (Ia), and Moran’s I spatial correlograms. The frequency distribution of the quadrat counts of F. pinicola deviated from a random, Poisson distribution towards significant aggregation (Id). There was also a significant spatial autocorrelation (Moran’s I) at short (≤ 100 m) distances. The SADIE methodology, however, showed that there was no overall spatial structure in the arrangement of the counts of F. pinicola fruiting bodies, i.e., the observed quadrat counts were randomly distributed in the 25-ha study area. Similarly, the counts of the trees occupied by the two beetle species occurred randomly among the quadrats with fruiting bodies, and the pattern was consistent at all lag distances. These results indicate that both species can readily utilize available resources in the study area, despite their spatial location.

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)0,000
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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