Effects of Malaise trap spacing on species richness and composition of terrestrial arthropod bulk samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Malaise trap has gained popularity for assessing diverse terrestrial arthropod communities because it collects large samples with modest effort. A number of factors that influence collection efficiency, placement being one of them. For instance, when designing larger biotic surveys using arrays of Malaise traps we need to know the optimal distance between individual traps that maximises observable species richness and community composition. We examined the influence of spacing between Malaise traps by metabarcoding samples from two field experiments at a site in Waterloo, Ontario, Canada. For one experiment, we used two trap pairs deployed at weekly increasing distance (3m increments from 3 to 27 m). The second experiment involved a total of 10 traps set up in a row at 3m distance intervals for three consecutive weeks. Results show that community similarity of samples decreases over distance between traps. The amount of species shared between trap pairs shows drops considerably at about 15m trap-to-trap distance. This change can be observed across all major taxonomic groups and for two different habitat types (grassland and forest). Large numbers of OTUs found only once within samples cause rather large dissimilarity between distance pairs even at close proximity. This could be caused by a large number of transient species from adjacent habitat which arrive at the trap through passive transport, as well as capture of rare taxa, which end up in different traps by chance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».