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Enregistrement W4378528521 · doi:10.3390/ani13111775

Butterfly Communities Vary under Different Urbanization Types in City Parks

2023· article· en· W4378528521 sur OpenAlexaff
Ying Lin, Shanjun Huang, Wenqiang Fang, Yujie Zhao, Ziluo Huang, Ruoxian Zheng, Jing‐Kai Huang, Jiaying Dong, Weicong Fu

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButterflyUrbanizationSpecies richnessGeographyAbundance (ecology)EcologyBiodiversityChinaDiversity (politics)Species diversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Butterflies are key indicators of urban biodiversity and one of the most vulnerable organism groups to environmental changes. Studying how butterflies are distributed and what factors might influence them in urban green spaces is crucial. In this study, from July 2022 to September 2022, we examined and analyzed the butterfly diversity in nine parks in Fuzhou, China, along three different levels of urbanization (urban, peri-urban, and suburban). We investigated how butterfly communities respond to increasing urbanization. The findings revealed that: (1) A total of 427 butterfly individuals from 4 families and 13 species were observed; (2) Shannon diversity, richness, and abundance of the overall butterfly community were lower in the more urbanized parks. Urbanization had significant effects on Shannon diversity (p = 0.003) and abundance (p = 0.007) but no significant effects on the whole butterfly community richness (p = 0.241); (3) non-metric multidimensional scaling revealed that there were differences in the overall number of butterfly species in urban parks among different geographic regions.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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