Urban and Rural Spatial Delineations in Blow Fly Species (Diptera: Calliphoridae) Across Canada: Implications for Forensic Entomology
Notice bibliographique
Résumé
Blow fly (Diptera: Calliphoridae) larvae are commonly used in forensic cases to determine postmortem intervals using development rates and successional changes in community composition. Studies are conducted from different regions to provide these data. We wanted to know how widely applicable these data are. We examined whether urbanized landscapes have distinct urban blow fly communities or whether the community composition in urbanized areas is simply a variation of that found in the surrounding habitat or ecozone. Using liver baited traps, we sampled 7,272 flies from 32 sites across Canada and used mapping analysis to assess urban and rural landcover classifications, and compared urban and rural species abundance and composition. Blow fly species communities from urban areas across Canada were made up of similar species and differed from the communities found in nearby rural sites. Trapping at rural sites caught more blow flies compared with urban sites (mean flies/site 59.5 and 12.4). Of the 14 species caught, 8 were caught at urban sites, 61% of these being Cynomya cadaverina Robineau-Desvoidy, 14% Phormia regina Meigen, and 11% Lucilia sericata (Meigen). In rural sites, all 14 species were caught, 41% of specimens caught were P. regina, 21% C. cadaverina, 10% Calliphora vomitoria (Linnaeus), with only 4% L. sericata. These data suggest that regional studies are appropriate for forensic entomology applications in urban landscapes, given the similar trends across Canada, less so for wilderness or rural landscapes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».