Voegtlin‐style suction traps measure insect diversity and community heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Comparing ecologically relevant communities of insects in heterogeneous environments requires methods capable of sampling a sufficient number of individuals and diversity of species to measure β diversity. A battery‐operated computer fan powers a 1.5 m high Voegtlin suction trap. These traps are efficient at capturing small, weakly flying insects, and can be used to sample the α and β diversity of Microhymenoptera in discrete habitats within a temperate forest ecosystem. During a preliminary study comparing Voegtlin‐style suction and Townes‐style Malaise traps, we found that the suction traps caught a greater number and a greater diversity of Hymenoptera than the Malaise traps, especially of those OTUs smaller than 1.5 mm. Placed along a transect at 50 m intervals, the suction traps also yielded more heterogeneous samples than the Malaise traps, suggesting they may be particularly useful for quantifying β diversity at small spatial scales. The same analyses with brachyceran Diptera were more nuanced. Malaise traps outperformed suction traps in terms of measuring α diversity, but suction traps resolved a higher degree of brachyceran community heterogeneity using β diversity. Insofar as Hymenoptera are amongst the most diverse of insect orders and the vast majority of species are specialist parasitoids of other insects, suction trapped Hymenoptera diversity may be a useful proxy for measuring α and β insect diversity in general.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».