Use of wet, air-dried, or oven-dried bulk mass to quantify insect numbers: an assessment using <i>Chilothorax distinctus</i> (Müller) (Coleoptera: Scarabaeidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the use of bulk mass to predict the number of individuals in samples of the dung beetle Chilothorax distinctus (Müller) (Coleoptera: Scarabaeidae: Aphodiinae: Aphodiini). We first developed linear regression equations to characterise the relationship between the number of beetles in a sample and sample wet mass, air-dried mass, or oven-dried mass. We then applied these equations to samples containing unknown numbers of beetles to obtain a predicted number. The predicted number was subsequently compared to the number obtained by counting each beetle by hand. Wet mass was as suitable as air-dried or oven-dried mass to estimate beetle numbers and was quicker to obtain. The predicted number of beetles in individual samples based on wet mass deviated from the actual number by 0.6–19.9%. For results combined across samples, the discrepancy was 2.2%. We conclude that quantifying C. distinctus by bulk wet mass rather than by hand count provides a reasonable alternative that accelerates the pace of sample processing while providing substantial cost savings. These results add to the small body of literature assessing the accuracy of bulk insect mass as a predictor for the actual number of individuals in large samples of conspecifics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».