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Enregistrement W4391379694 · doi:10.1139/cjz-2023-0102

Diet composition of three amphisbaenian species (<i>Amphisbaena alba, Amphisbaena pretrei</i>, and <i>Amphisbaena vermicularis</i>) from Northeast Brazil

2024· article· en· W4391379694 sur OpenAlexvenueno aff
Darciane Maria De Amorim, Róbson Waldemar Ávila, Renata Pérez, Geraldo Jorge Barbosa de Moura

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyZoologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amphisbaenians usually have a diet composed of a wide variety of small arthropods, with some species being more selective in their feeding and others considered more generalist. Using only specimens deposited in scientific collections, the diet composition of Amphisbaena alba Linnaeus, 1758, Amphisbaena pretrei Duméril and Bibron, 1839, and Amphisbaena vermicularis Wagler, 1824 from the Northeast region of Brazil was analyzed. Except for individuals of A. alba, due to the small sample size, we also investigated the possible intersexual difference in the volume, length, and number of prey in the diet of amphisbaenians and the possible relationship between prey volume and body size (snout–vent length) of individuals was analyzed. The diet of worm-lizard in general was composed of termites, cockroaches, ants, and beetle larvae, and no intersexual differences were found in the size, length, and number of consumed prey. The body size of A. pretrei and A. vermicularis showed no relationship with the volume of prey consumed. Amphisbaenians presented a characteristic diet of opportunistic generalist predators, with several food categories in the composition of their diets, indicating that the studied species feed according to the availability and abundance of prey in the environment.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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