Pitfall Trap Size and Capture of Three Taxa of Litter-Dwelling Arthropods: Implications for Biodiversity Studies
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effective and ecologically sensitive monitoring techniques are required to assess effects of anthropogenic disturbances on biodiversity. Pitfall trapping is widely used in biodiversity monitoring programs to measure the diversity of organisms active within leaf-litter. We compared catch rates and species richness of ground beetles (Coleoptera: Carabidae), rove beetles (Coleoptera: Staphylinidae), and spiders (Araneae) across five different diameters of pitfall traps (4.5, 6.5, 11, 15, and 20 cm) and three sizes of rain covers (64, 79.2, and 225 cm2) to determine optimal trap size for studying litter-dwelling arthropod biodiversity. In general, larger pitfall traps collected more individuals, and more species, of all three taxa. Further tests on data standardized to trap circumference showed that catch rates are not directly proportional to trap size, and even the smallest traps collected a disproportionately high number of certain taxa. When catch rate data were standardized by trap circumference smaller traps collected more small-bodied carabid and staphylinid species and large traps collected more wolf spiders (Lycosidae) than smaller traps. Roof size had no effect on species richness or catch rate of beetles or spiders. For the purposes of ecological monitoring, using more small pitfall traps would be the most efficient sampling technique to characterize the dominant epigaeic arthropod fauna; small traps collect few nontarget vertebrates, and sorting the samples involves generally less processing time. From a conservation perspective, however, including several large pitfall traps in the sampling regime would help detect rare species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».