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Enregistrement W3117580951 · doi:10.1017/s000748532000070x

Changes in the recovery of insects in pitfall traps associated with the age of cow dung bait fresh or frozen at the time of placement

2020· article· en· W3117580951 sur OpenAlexaffabout
G.A. Bezanson, C.D. Dovell, Kevin D. Floate

Notice bibliographique

RevueBulletin of Entomological Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPitfall trapToxicologyEcologyAnimal scienceAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pitfall traps baited with cattle dung are commonly used to characterize local assemblages of coprophilous insects. Baits can be made fresh or be prepared in advance and kept frozen until needed. Insect recoveries are expected to decline with the age of the bait and may be affected by the use of fresh vs. frozen baits. To assess the effect of these two factors on insect recoveries, we performed a pitfall trap experiment that was repeated in four trials spanning 2 years and two locations in southern Alberta, Canada. The experimental design allowed us to minimize the potential confounding effect of short-term weather events. For results combined across trials, baits aged >3 days were largely ineffective for attracting coprophilous species. Frozen baits attracted significantly more insects than did fresh dung for the first 3 days after placement in the field with no difference thereafter. Our findings suggest that insect recoveries in dung-baited pitfall traps can be maximized with the use of frozen baits with replacement every 3-4 days.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,129 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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