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Enregistrement W2523045890 · doi:10.1007/s11252-016-0597-2

Investigating suburban micromoth diversity using DNA barcoding of malaise trap samples

2016· article· en· W2523045890 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueUrban Ecosystems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNorwegian Biodiversity Information CentreNorges ForskningsrådOntario Ministry of Research and InnovationOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDNA barcodingBiodiversityMalaiseEcologyTaxonSpecies richnessBiologyEcosystemPhenologyGuildHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micromoths can be challenging to identify based on morphology and are frequently omitted in assessments of moth diversity. However, their species richness and biology make them important components of terrestrial ecosystems. In this study we identified 1227 micromoths from a suburban garden at 63° north using DNA barcoding of Malaise trap samples. We recorded 78 different species with the 11 most abundant taxa accounting for 82 % of the catch. The remaining 67 species were represented by fewer than 14 specimens, but the number was often sufficient to provide a good idea of phenology. The larvae of these 78 species all feed on plants common in suburban environments. We show that when facilitated by identifications through DNA barcoding, Malaise traps provide interesting insights into the micromoth communities of suburban environments that might otherwise be overlooked. The use of Malaise traps is beneficial for investigations at high latitudes where light trapping is inefficient for sampling moths due to bright summer nights.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,169 · 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