SPATIAL MODEL FOR PREDICTING COMMUNITIES OF PREDATORY MITES (MESOSTIGMATA) OF LEAF LITTER
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the predatory mites Mesostigmata of the litter lies in its function of population regulation to maintain the balance of soil organisms.Leaf litter is one of the main habitats of these organisms, however, the effect of its properties on the spatial distribution of mites is still unknown.The objective of this research was to know the effect of physical and chemical properties of litter on the abundance of mites.Litter from coniferous, deciduous, and mixed forests was sampled, these forests were located 90 km northwest of Peace River, Alberta, Canada.The generalized additive model (GAM) with the negative binomial distribution modeled the overdispersion of the mite frequency, with an explained deviance of 71.8%.Second degree non-linear relationships were significant between the total abundance of Mesostigmata mites and the variables of Elevation, depth, temperature, humidity and pH.The relationship between abundance and geographic coordinates was fifth order, indicating that the greater abundance of mites was the result of geographic variability.The optimal conditions for the production of Mesostigmata mites are: Elevation below 700 meters above sea level, depth greater than 12 cm, temperature between 11 to 12 degrees centigrade and acidic pH.The least favorable percentage of humidity is between 60 to 90%.The number of mites in the coniferous forest (CD) was statistically equal to that in the deciduous forest (DD), but different from the mixed forest (MX) with p<0.05, the latter having a higher abundance of mites.It is concluded that GAM models are useful to estimate the abundance of mites and predict them in adjacent areas that have not been sampled.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».