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Enregistrement W4285731439 · doi:10.3390/d14070575

Diversity of Nearctic Dragonflies and Damselflies (Odonata)

2022· article· en· W4285731439 sur OpenAlexaboutno aff
John C. Abbott, Cornelio Andrés Bota-Sierra, Robert Guralnick, Vincent J. Kalkman, Enrique González‐Soriano, Rodolfo Novelo‐Gutiérrez, Seth Bybee, Jessica L. Ware, Michael W. Belitz

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNearctic ecozoneOdonataSpecies richnessEndemismEcologyHabitatGeographyBiotaAnisopteraSpecies diversityBiodiversityNicheBiologyDragonflyTaxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rarely have studies assessed Odonata diversity for the entire Nearctic realm by including Canada, the United States, and Mexico. For the first time, we explored Odonata diversity in this region according to a definition of natural community assemblages and generated species distribution models (SDMs). Species occurrence data were assembled by reviewing databases of specimens held by significant Odonata repositories and through an extensive search of literature references. Species were categorized as forest-dependent or non-forest-dependent, as lentic or lotic-dependent, and according to conservation status. Predicted distributions were stacked for all species across their entire ranges, including areas outside of the Nearctic. Species richness and corrected weighted endemism (CWE) were then calculated for each grid cell. We found a pattern of greater species richness in the eastern portion of the Nearctic, which can be explained by the higher aquatic habitat diversity at micro and macroscales east of the Rocky Mountains, promoting niche partitioning and specialization. In the Nearctic region, the southeastern US has the highest number of endemic species of dragonflies and damselflies; this degree of endemism is likely due to glacial refuges providing a foundation for the evolution of a rich and unique biota.

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)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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