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Enregistrement W2156984870 · doi:10.1603/me12200

Effect of Variable Rates of Daily Sampling of Fly Larvae on Decomposition and Carrion Insect Community Assembly: Implications for Forensic Entomology Field Study Protocols

2013· article· en· W2156984870 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Michaud, Gaétan Moreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCarrionForensic entomologyBiologySampling (signal processing)LarvaEntomologyCalliphoridaeEcologyInsectForensic scienceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental protocols in forensic entomology successional field studies generally involve daily sampling of insects to document temporal changes in species composition on animal carcasses. One challenge with that method has been to adjust the sampling intensity to obtain the best representation of the community present without affecting the said community. To this date, little is known about how such investigator perturbations affect decomposition-related processes. Here, we investigated how different levels of daily sampling of fly eggs and fly larvae affected, over time, carcass decomposition rate and the carrion insect community. Results indicated that a daily sampling of <5% of the egg and larvae volumes present on a carcass, a sampling intensity believed to be consistent with current accepted practices in successional field studies, had little effect overall. Higher sampling intensities, however, slowed down carcass decomposition, affected the abundance of certain carrion insects, and caused an increase in the volume of eggs laid by dipterans. This study suggests that the carrion insect community not only has a limited resilience to recurrent perturbations but that a daily sampling intensity equal to or <5% of the egg and larvae volumes appears adequate to ensure that the system is representative of unsampled conditions. Hence we propose that this threshold be accepted as best practice in future forensic entomology successional field studies.

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 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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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