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Enregistrement W2332087377 · doi:10.4081/jlimnol.2016.1373

Combining taxonomy and function in the study of stream macroinvertebrates

2016· article· en· W2332087377 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth W. Cummins

Notice bibliographique

RevueJournal of Limnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriphytonInvertebrateEcologyPredationBiologyHerbivoreTaxonomy (biology)HydrobiologyRiparian zoneHabitatAquatic environmentBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last fifty years, research on freshwater macroinvertebrates has been driven largely by the state of the taxonomy of these animals. In the great majority of studies conducted during the 2000s macroinvertebrates have been operationally defined by investigators as invertebrates retained by a 250 μ mesh in field sampling devices. Significant advances have been and continue to be made in developing ever more refined keys to macroinvertebrate groups. The analysis by function is a viable alternative when advances in macroinvertebrate ecological research is restricted by the level of detail in identifications. Focus on function, namely adaptations of macroinvertebrates to habitats and the utilization of food resources, has facilitated ecological evaluation of freshwater ecosystems (Functional feeding groups; FFG). As the great stream ecologist Noel Hynes observed, aquatic insects around the world exhibit similar morphologies and behaviors, even though they are in very different taxonomic groups. This is the basis for the FFG analysis that was initially developed in the early 1970s. FFG analysis applies taxonomy only to the level of detail that allows assignment to one of six FFG categories: scrapers adapted to feed on periphyton, detrital shredders adapted to feed on coarse (CPOM) riparian-derived plant litter that has been colonized by microbes, herbivore shredders that feed on live, rooted aquatic vascular plants, filtering collectors adapted to remove fine particle detritus (FPOM) from the water column, gathering collectors adapted to feed on FPOM where it is deposited on surfaces or in crevices in the sediments, and predators that capture live prey. The interacting roles of these FFGs in stream ecosystems were originally depicted in a conceptual model. Thus, there are a limited number of adaptations exhibited by stream macroinvertebrates that exploit these habitats and food resources. This accounts for the wide range of macroinvertebrate taxa in freshwater ecosystems found in different geographical settings that are represented by a much smaller number of FFGs. An example of the generality of the functional group concept is the presence of detrital shredders that are dependent upon riparian plant litter inputs being found in essentially all forested streams world-wide (e.g., across the USA and Canada, Chile, Brazil, West Africa, New Zealand, Australia, Japan, Thailand; Cummins, unpublished). Freshwater macroinvertebrate taxonomic determinations, especially at the species level, may be the best basis for developing specific indices of pollution (tolerance values in ecological tables). However, the FFG method appears to provide better indicators of overall freshwater ecosystem condition.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations67
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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