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Enregistrement W4295043708

COMPARISON OF THE POPULATIONS OF COMMON WOOD-NYMPH BUTTERFLIES IN BURNED PRAIRIE, UNBURNED PRAIRIE AND OLD FIELD GRASSES

2007· article· en· W4295043708 sur OpenAlexaboutno aff
M Hahn, R Walton

Notice bibliographique

RevueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFermilabU.S. Department of Energy
Mots-clésNymphGeographyField (mathematics)EcologyAgroforestryEnvironmental scienceBiologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common wood-nymph butterfl ies are found throughout the United States and Canada. However, not much is known about how they overwinter or their preferences for particular grasses and habitats. In this study, the impact of prairie management plans on the abundance of the wood-nymph population was assessed, as well as the preference of these butterfl ies for areas with native or non-native grasses. The abundance of common wood-nymph butterfl ies was determined using Pollard walks; more common wood-nymph butterfl ies were found in the European grasses than were found in the burned and unburned prairie sites. The majority of the vegetation at each of the three sites was identifi ed and documented. Using a 1 X 3 ANOVA analysis, it was determined there were signifi cantly more butterfl ies in the European grasses than in the burned and unburned prairie sites (p < 0.0005). There was no signifi cant difference between the burned and unburned treatments of the prairie on the common wood-nymph population. A multiple variable linear regression model described the effect of temperature and wind speed on the number of observed common wood-nymph butterfl ies per hour (p = 0.026). These preliminary results need to be supplemented with future studies. Quadrat analysis of the vegetation from all three sites should be done to search for a correlation between common wood-nymph butterfl y abundance per hour and the specifi c types or quantity of vegetation at each site. The effect of vegetation height and density on the observer’s visual fi eld should also be assessed.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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