Vertical stratification of insect abundance and species richness in an Amazonian tropical forest
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forests are among the most biodiverse biomes on the planet. Nevertheless, quantifying the abundance and species richness within megadiverse groups is a significant challenge. We designed a study to address this challenge by documenting the variability of the insect fauna across a vertical canopy gradient in a Central Amazonian tropical forest. Insects were sampled over two weeks using 6-m Gressitt-style Malaise traps set at five heights (0 m-32 m-8 m intervals) on a metal tower in a tropical forest north of Manaus, Brazil. The traps contained 37,778 specimens of 18 orders of insects. Using simulation approaches and nonparametric analyses, we interpreted the abundance and richness of insects along this gradient. Diptera, Hymenoptera, and Coleoptera had their greatest abundance at the ground level, whereas Lepidoptera and Hemiptera were more abundant in the upper levels of the canopy. We identified species of 38 of the 56 families of Diptera, finding that 527 out of 856 species (61.6%) were not sampled at the ground level. Mycetophilidae, Tipulidae, and Phoridae were significantly more diverse and/or abundant at the ground level, while Tachinidae, Dolichopodidae, and Lauxaniidae were more diverse or abundant at upper levels. Our study suggests the need for a careful discussion of strategies of tropical forest conservation based on a much more complete understanding of the three-dimensional distribution of its insect diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».