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Enregistrement W4285008400 · doi:10.3897/zookeys.1111.72345

Checklist of the caddisflies (Insecta, Trichoptera) of the Upper Midwest region of the United States

2022· article· en· W4285008400 sur OpenAlexaboutno aff
David C. Houghton, R. Edward DeWalt, T.S. Hubbard, Kurt L. Schmude, Jeffrey J. Dimick, Ralph W. Holzenthal, Roger J. Blahnik, J. L Snitgen

Notice bibliographique

RevueZooKeys · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHuron Mountain Wildlife FoundationIndiana Department of Natural ResourcesMichigan Department of Natural ResourcesWisconsin Department of Natural ResourcesMinnesota Department of Natural ResourcesIllinois Department of Natural ResourcesU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésSpecies richnessFaunaGeographyCaddisflyEcologyChecklistArchaeologyBiologyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five hundred and fifty-two caddisfly species are reported from the Upper Midwest region of the United States, an area that includes 13 states and ~ 2 million km2. Of these, 62 species are reported for the first time from the state of Iowa, 25 from Wisconsin, 18 from South Dakota, 12 from Illinois, five from Indiana, four from North Dakota, four from Minnesota, and one from Nebraska. The Upper Midwest fauna contains nearly 40% of all species known from the United States and Canada, as well as 22 species endemic to the region. Overall species richness was highest in Michigan (319 species), Kentucky (296), Minnesota (292), and Wisconsin (284). Differences in state species assemblages within the region largely followed a geographic pattern, with species richness declining in the western prairie states. There are almost certainly further species remaining to be found in this large region.

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)0,000
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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