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Enregistrement W2139183630 · doi:10.1126/science.1226727

Arthropod Diversity in a Tropical Forest

2012· article· en· W2139183630 sur OpenAlexaff
Yves Basset, Philippe Cuénoud, Raphaël K. Didham, François Guilhaumon, Olivier Missa, Vojtêch Novotný, Frode Ødegaard, Tomas Roslin, Jürgen Schmidl, Alexey K. Tishechkin, Neville Winchester, David W. Roubik, Henri-Pierre Aberlenc, Johannes Bail, Héctor Barrios, Jon R. Bridle, Gabriela Castaño‐Meneses, Bruno Corbara, Gianfranco Curletti, Wesley Duarte da Rocha, Domir De Bakker, Jacques Hubert Charles Delabie, Alain Déjean, Laura L. Fagan, Andreas Floren, R. L. Kitching, Enrique Medianero, Scott E. Miller, Evandro Gama de Oliveira, Jérôme Orivel, Marc A. A. Pollet, Mathieu Rapp, Sérvio Pontes Ribeiro, Yves Roisin, Jesper B. Schmidt, Line Sørensen, Maurice Leponce

Notice bibliographique

RevueScience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthropodTropical forestEcologyDiversity (politics)GeographyBiologyAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most eukaryotic organisms are arthropods. Yet, their diversity in rich terrestrial ecosystems is still unknown. Here we produce tangible estimates of the total species richness of arthropods in a tropical rainforest. Using a comprehensive range of structured protocols, we sampled the phylogenetic breadth of arthropod taxa from the soil to the forest canopy in the San Lorenzo forest, Panama. We collected 6144 arthropod species from 0.48 hectare and extrapolated total species richness to larger areas on the basis of competing models. The whole 6000-hectare forest reserve most likely sustains 25,000 arthropod species. Notably, just 1 hectare of rainforest yields >60% of the arthropod biodiversity held in the wider landscape. Models based on plant diversity fitted the accumulated species richness of both herbivore and nonherbivore taxa exceptionally well. This lends credence to global estimates of arthropod biodiversity developed from plant models.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,562

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations629
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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