MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4207082682 · doi:10.7717/peerj.12799

Measuring mass: variation among 3,161 species of Canadian Coleoptera and the prospects of a mass registry for all insects

2022· article· en· W4207082682 sur OpenAlexaffabout
Jingchan Hu, Mikko Pentinsaari, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)BarcodeBiologyEcologyProxy (statistics)Species identificationGenusDNA barcodingZoologyStatisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although biomass values are critical for diverse ecological and evolutionary analyses, they are unavailable for most insect species. Museum specimens have the potential to address this gap, but the variation introduced by sampling and preservation methods is uncertain. This study quantifies species-level variation in the body mass of Canadian Coleoptera based on the analysis of 3,744 specimens representing 3,161 Barcode Index Number (BIN) clusters. Employing the BIN system as a proxy for species allows the inclusion of groups where the taxonomic impediment prevents the assignment of specimens to a Linnaean species. By validating the reproducibility of measurements and evaluating the error introduced by operational complexities such as curatorial practice and the loss of body parts, this study demonstrates that museum specimens can speed the assembly of a mass registry. The results further indicate that congeneric species of Coleoptera generally have limited variation in mass, so a genus-level identification allows prediction of the body mass of species that have not been weighed or measured. Building on the present results, the construction of a mass registry for all insects is feasible.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207