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Enregistrement W2962816734 · doi:10.1038/s41598-019-46758-9

Female Blow Flies As Vertebrate Resource Indicators

2019· article· en· W2962816734 sur OpenAlexfundno aff
Charity G. Owings, Aniruddha Banerjee, Travis M. D. Asher, William Gilhooly, Anais Tuceryan, Mary Huffine, Christine Skaggs, Iyun M. Adebowale, Nicholas E. Manicke, Christine J. Picard

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural ResourcesSchool of Liberal ArtsNational Park ServiceIndiana University-Purdue University IndianapolisIndiana University BloomingtonPurdue University
Mots-clésVertebrateBiologyBiodiversityEnvironmental DNASpecies richnessEcologySampling (signal processing)Abiotic componentZoologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid vertebrate diversity evaluation is invaluable for monitoring changing ecosystems worldwide. Wild blow flies naturally recover DNA and chemical signatures from animal carcasses and feces. We demonstrate the power of blow flies as biodiversity monitors through sampling of flies in three environments with varying human influences: Indianapolis, IN and two national parks (the Great Smoky Mountains and Yellowstone). Dissected fly guts underwent vertebrate DNA sequencing (12S and 16S rRNA genes) and fecal metabolite screening. Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) was used to determine the most important abiotic factor influencing fly-derived vertebrate richness. In 720 min total sampling time, 28 vertebrate species were identified, with 42% of flies containing vertebrate resources: 23% DNA, 5% feces, and 14% contained both. The species of blow fly used was not important for vertebrate DNA recovery, however the use of female flies versus male flies directly influenced DNA detection. Temperature was statistically relevant across environments in maximizing vertebrate detection (mean = 0.098, sd = 0.048). This method will empower ecologists to test vertebrate community ecology theories previously out of reach due practical challenges associated with traditional sampling.

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)0,001
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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