MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135490314 · doi:10.1093/biosci/biaa150

Ready, Set, Go: Community Science Field Campaign Reveals Habitat Preferences of Nonnative Asian Earthworms in an Urban Landscape

2020· article· en· W3135490314 sur OpenAlexaff
Carly D. Ziter, Bradley M. Herrick, Marie R. Johnston, Monica G. Turner

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawnAbundance (ecology)HabitatGeographyEcologyUrban ecosystemRange (aeronautics)Urban ecologyGrasslandUrbanizationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asian pheretimoid earthworms of the genera Amynthas and Metaphire (jumping worms) are leading a new wave of coinvasion into Northeastern and Midwestern states, with potential consequences for native organisms and ecosystem processes. However, little is known about their distribution, abundance, and habitat preferences in urban landscapes—areas that will likely influence their range expansion via human-driven spread. We led a participatory field campaign to assess jumping worm distribution and abundance in Madison, Wisconsin, in the United States. By compressing 250 person-hours of sampling effort into a single day, we quantified the presence and abundance of three jumping worm species across different land-cover types (forest, grassland, open space, and residential lawns and gardens), finding that urban green spaces differed in invasibility. We show that community science can be powerful for researching invasive species while engaging the public in conservation. This approach was particularly effective in the present study, where broad spatial sampling was required within a short temporal window.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioScienceMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207