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Enregistrement W4360616198 · doi:10.3897/bdj.11.e101000

Firefly (Coleoptera, Lampyridae) species from the Atlantic Forest hotspot, Brazil

2023· article· en· W4360616198 sur OpenAlexaff
Stéphanie Vaz, Mariana Mendes, Gabriel Khattar, Margarete V. Macedo, Cristina Ronquillo, Alejandra Zarzo‐Arias, Joaquín Hortal, Luiz Felipe Lima da Silveira

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Data Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio de JaneiroMinistério do Meio AmbienteInstituto Chico Mendes de Conservação da BiodiversidadeCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFirefly protocolLampyridaeHotspot (geology)Atlantic forestBiomeEcologyGeographyBiologyForestryZoologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We compiled a database of firefly species records from the Atlantic Forest hotspot in Brazil and made it available at GBIF. Data were gathered from literature and from several key entomological collections, including: Coleção entomológica Prof. José Alfredo Pinheiro Dutra (DZRJ/UFRJ) and Coleção do Laboratório de Ecologia de Insetos from Universidade Federal do Rio de Janeiro (CLEI/UFRJ); Coleção Entomológica do Instituto Oswaldo Cruz (CEIOC); Museu de Zoologia da Universidade de São Paulo (MZSP); Coleção Entomológica Pe. Jesus Santiago Moure from Universidade Federal do Paraná (DZUP/UFPR); and Coleção Entomológica from Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). This database represents the largest contribution to a public repository of recorded occurrences from Neotropical fireflies. New information: This dataset shows the occurrence and abundance of firefly species in the Atlantic Forest hotspot. Firefly species endemic to this biome are also present and considered in the study. These data can assist scientific and societal needs, by supporting future research projects and conservation decision-making.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

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
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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