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Enregistrement W2177626451 · doi:10.1636/ch07-97.1

Performance of two arboreal pitfall trap designs in sampling cursorial spiders from tree trunks

2008· article· en· W2177626451 sur OpenAlexaff
Jaime Pinzón, John R. Spence

Notice bibliographique

RevueJournal of Arachnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyArboreal locomotionLinyphiidaeCursorialCanopyPitfall trapEcologyQuadratSpiderHabitatPredationShrub

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree trunks link the forest floor and higher canopy layers, thus constituting an important habitat element for many arthropod species, including spiders living in the canopy. We sampled spiders moving on tree trunks in the boreal forest using two trap designs referred to as “bottle traps” (BT) and “cup traps” (CT) placed on both trembling aspen (Populus tremuloides Michaux) and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) trees of similar DBH (diameter at breast height). Over an average of 83.5 ± 6.3 days/trap (48 traps), we collected a total 333 spiders, representing 13 families and 33 species. Clubiona canadensis Emerton 1890 (Clubionidae), Callobius bennetti (Blackwall 1846) (Amaurobiidae), Pocadicnemis americana Millidge 1976 (Linyphiidae), and Orodrassus canadensis Platnick & Shadab 1975 (Gnaphosidae) were the most commonly collected species, representing more than 60% of the total catch. Twenty eight species and 285 individuals were collected by BTs compared to 18 species and 48 individuals by CTs. Catches in BTs included 15 unique species, whereas five species were unique in CT catches. BTs are easier to transport and deploy, they catch more spiders per trap, and appear to more efficiently sample spider diversity. Thus we recommend the use of BTs to effectively sample wandering spiders on tree trunks; however, the use of both designs could increase understanding about the role of tree trunks as structural features linking forest canopies to the ground layers below.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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