Impact of Horizontal Edge–Interior and Vertical Canopy–Understory Gradients on the Abundance and Diversity of Bark and Woodboring Beetles in Survey Traps
Notice bibliographique
Résumé
Semiochemical-baited intercept traps are important tools used to collect information about the presence/absence and population dynamics of forest insects. The performance of these tools is influenced by trap location along both horizontal edge-interior and vertical understory-canopy gradients. Consequently, the development of survey and detection programs requires both the development of effective traps and semiochemical lures but also deployment protocols to guide their use. We used field trapping experiments to examine the impact of both horizontal edge-interior and vertical understory-canopy gradients and their interactions with the species richness and abundance of Buprestidae, Cerambycidae and Curculionidae. Both gradients had significant effects on the diversity and abundance of all three families collected in traps and the pattern of gradient effects differed between the two experiments. In the first experiment, traps were deployed along transects involving large (>100 m) forest gaps and in the second experiment traps transected small (ca. 15 m) forest gaps. These results were consistent with the idea that gradient effects on the abundance and diversity of these three families of forest Coleoptera are context dependent. The results of this study suggest that monitoring programs for bark and woodboring beetles should deploy traps at multiple locations along both vertical understory-canopy and horizontal edge-interior gradients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».