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Enregistrement W2209510440 · doi:10.5733/afin.056.0319

Studying Earthworms (Annelida: Oligochaeta) in South Africa

2015· article· en· W2209510440 sur OpenAlexaff
Thembeka C. Nxele, Siviwe Lamani, John Measey, Adrian J. Armstrong, Jadwiga Danuta Plisko, Sandi Willows‐Munro, Charlene Janion‐Scheepers, John R. Wilson

Notice bibliographique

RevueAfrican Invertebrates · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologyDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Research Foundation
Mots-clésSampling (signal processing)BiologyEarthwormEcologyOligochaeta (plant)BiodiversityIndigenousInvertebrateGlobal biodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earthworms are an important component of southern African invertebrate diversity, due both to their influential roles in soil ecosystems, and the relatively large number of species. As of 2010, there were 282 indigenous earthworm species (most endemic) known to South Africa belonging to three families: Microchaetidae, Tritogeniidae and Acanthodrilidae. In addition, 44 introduced species from six families had been recorded. However, earthworms are rarely included in environmental monitoring or conservation programmes—partly because sampling and species identification are difficult and many sampling methods are destructive and/or toxic. In this paper we review the earthworm sampling techniques most commonly used by screening data from a digitised literature collection on South African earthworms and on-line global searches. By examining a case study sampling of three vegetation types, this paper highlights taxonomic challenges and the effort required to properly curate specimens. The study provides recommendations for future sampling and highlights some key priorities for future work on the group.From the literature review in early 2012, it is clear that collection techniques are often insufficiently recorded in published work. A total of 10 938 publications from the period 1950 to 2012 were found from the literature search and digitised collection and from these only 32 papers recorded the sampling methodology (mainly hand sorting) for South African research, pointing to the need to adopt standard sampling and reporting protocols. We also tested two of the most popular methodologies in the field. Sampling was conducted in January and February 2012 at four sites, with 24 plots at each site (12 digging and 12 using mustard extraction). A total of 2 094 earthworms collected could be assigned a species name, with introduced species predominating at both disturbed and natural sites. It took a team of three to five people digging and hand collecting all earthworm specimens encountered in a plot of 50 cm × 50 cm × 20 cm deep around 45 to 60 minutes. However, much more time was spent curating and identifying samples. While we recommend following the ISO (ISO11268-3, ISO23611-1) protocol for collecting introduced taxa, to get a complete inventory of South African earthworms a range of sampling techniques will be required; in particular, a large 1 m × 1 m × 20 cm plot is required for many large bodied native taxa, and the collection of giant earthworms will require different approaches. The identification of specimens requires skills that are scarce in the country and so there is an urgent need for training and funding for fundamental work on earthworm taxonomy. An atlasing project could serve as a focal point for future research. In providing some general recommendations based on the long and fruitful history of research on earthworms in South Africa, we are optimistic that a better understanding of the group will help us to both improve our usage of natural resources and provide insights into this vitally important edaphic group.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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