Sweep-nets and Transects in Danby Grasslands Estimating Insect Abundance
Notice bibliographique
Résumé
The following is a dataset observing the insect population in the Danby Grasslands at York University Keele Campus in Toronto Ontario. The collection of data took place on September the 29th from approximately 2:40pm- 3:15pm. It was approximately 18 ⁰C with constant precipitation in the form of rain, the wind speed was not available at the time of collection but it was insignificant. There was overcast with little natural sunlight appearing through the clouds. The collection of data was carried out by myself along with the other members of my laboratory group from BIOL 2050 Katie, Katherine, Ashley and Ava. A total of 10 trials were to be conducted using transects and sweeping-nets. Each trial consisted of a sweep-net being moved back and forth in a “sweeping” motion along a transect of 15 metres for the approximate time of 2 minutes and 30 seconds. Each trial used a new random location to place its transect and begin sweeping. Before the beginning of each trial the sweeping-net was removed of all debris including insects prior to sweep. Each transect was swept from start to end a total of 15 metres (ie. not back and forth on a transect of 7.5 metres for a total of 15 metres covered). After each sweep the insects collected were recorded and removed from the sweeping-net. Unfortunately most likely due to the weather there was a lack of variation in the insects found or total unique RTUS, with only Field crickets and Garden spiders being found. This was also evident by the number of trials that had zero insect captures.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».