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Enregistrement W3139089901 · doi:10.7202/1075816ar

Étude de la diversité des insectes nécrophages associés à la décomposition d’une carcasse de porc (Sus domesticus Erxleben) au cours de l’hiver 2012-2013 au Québec

2021· article· fr· W3139089901 sur OpenAlexafffundvenueabout
Amélie Grégoire Taillefer, Marjolaine Giroux

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensCentrale des Syndicats du QuébecEspace pour la vie
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésHumanitiesBiologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude de la décomposition des carcasses de vertébrés est généralement réalisée lorsque les insectes nécrophages sont actifs ; au printemps, en été et en automne. Mais que se passe-t-il si un animal meurt quelques jours avant l’arrivée des températures froides et de la neige ? Pour répondre à cette question de façon préliminaire, une carcasse de porcelet (30 kg) a été installée dans un boisé de feuillus de novembre 2012 à mai 2013. Pour documenter le processus de décomposition, la carcasse a été photographiée et les insectes échantillonnés à intervalles réguliers. Les résultats démontrent que les températures froides ont perturbé les étapes de décomposition normalement observées (corps frais, gonflé, putréfié, post-putréfié et sec/restes) lors des saisons plus chaudes. En outre, en raison de fluctuations climatiques, seules deux (corps frais/congelé et corps putréfié) des trois premières étapes ont été observées. Les stades post-putréfié et sec n’ont pas été documentés puisque l’expérience a pris fin très tôt au printemps. En novembre, seules 6 espèces de diptères appartenant à 5 familles ont été observées en très petits nombres. Enfin, les redoux des mois de mars et avril ont permis de capturer des coléoptères (8 espèces de 4 familles) et des diptères (21 espèces de 11 familles), dont des Heleomyzidae qui ont été parmi les premiers à visiter la carcasse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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