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Enregistrement W2130734608 · doi:10.4039/tce.2012.6

Muscidae (Diptera) diversity in Churchill, Canada, between two time periods: evidence for limited changes since the Canadian Northern Insect Survey

2012· article· en· W2130734608 sur OpenAlexaffabout
Anais Krystel Renaud, Robert E. Roughley

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensBishop's UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNettingSpecies richnessMuscidaeEcologyAssemblage (archaeology)MalaiseBiodiversityBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A survey of muscid flies from Churchill, Manitoba, Canada, in 2007 yielded 155 species. Some components of species richness and composition of this contemporary assemblage were compared with those of a historical (pre-1965) assemblage, and the contribution of the three collecting methods used in the 2007 survey protocol was evaluated. Estimates of species richness indicated that Malaise traps yielded more species than did pan traps or sweep netting, and that species composition did not differ significantly between Malaise trap and pan trap catches. These results suggest that Malaise traps and sweep netting are adequate methods to survey northern Muscidae. We report little difference in estimated species richness and composition between time periods for material collected by sweep netting. When all material from the 2007 survey was pooled, 87% of the pre-1965 species were collected again in 2007. Most nonoverlapping species between time periods were rare in samples and (or) collected by different methods, suggesting a failure to detect as the most likely explanation for their absence in one assemblage. Nevertheless, the proportion of aquatic and semiaquatic species of Spilogona Schnabl was more than twice as high in the list of species not recovered in 2007 than in the pre-1965 assemblage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,139 · 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.

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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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