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Enregistrement W2639690964 · doi:10.4039/tce.2017.20

Bioclimatic analyses for the distributions of<i>Onthophagus nuchicornis</i>,<i>Onthophagus taurus</i>, and<i>Digitonthophagus gazella</i>(Coleoptera: Scarabaeidae) in North America

2017· article· en· W2639690964 sur OpenAlexaff
Kevin D. Floate, David Watson, R.M. Weiss, O. Olfert

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarabaeidaeScarabaeinaeBiological dispersalBiologyDung beetleRelocationEcologyIntroduced speciesInvasive speciesGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Onthophagus nuchicornis (Linnaeus), Onthophagus taurus (Schreber), and Digitonthophagus gazella (Fabricius) (Coleoptera: Scarabaeidae: Scarabaeinae: Onthophagini) are species of dung beetles that have been used in relocation programmes to accelerate the degradation of cattle dung on pastures. Exotic in North America, all three species have expanded their distributions since their introduction onto the continent. Here we report development of CLIMEX ® bioclimatic models using data collected before 2011 that predict the eventual North American distributions of these species. Data collected after 2010 is used to validate these models. Model outputs identify large regions of the central United States of America suitable for establishment of O. nuchicornis and O. taurus where these species have not been reported. These results indicate that the latter two species may already be present in these regions and undetected, that they have yet to expand into these regions, and (or) that factors restricting migration or dispersal prevent these species from occupying these areas. Model outputs for D. gazella suggest that the species has largely reached its predicted maximum distribution. These models can be used to aid the success of future relocation programmes elsewhere in the world and (or) to predict regions where these species are likely to spread without human intervention.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge 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 enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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