MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404524026 · doi:10.3390/insects15110896

A Portable Photocollector for the Field Collection of Insects in Biodiversity Assessment

2024· article· en· W4404524026 sur OpenAlexaff
Behnam Motamedinia, Sophie Cardinal, Scott Kelso, Carolyn Callaghan, Khorshid Ghahari, John Wilmshurst, Jeffrey H. Skevington

Notice bibliographique

RevueInsects · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of GuelphCanadian Wildlife FederationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBiodiversityField (mathematics)EcologyEnvironmental resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arthropod biodiversity research usually requires large sample collections. The efficient handling of these samples has always been a critical bottleneck. Sweep netting along transects is an effective and commonly used approach to sample diverse insects. However, sweep netting requires the time-consuming task of sorting insects from the large amounts of debris and foliage that end up in the sweep net along with the insects. To address this, we introduce a robust, portable, and inexpensive photocollector device with an LED light source to extract insects from sweep net samples in a standardized way. Timed field trials tested the photocollector's efficiency in extracting live insect samples from debris, focusing on Hymenoptera and Diptera. We found that 73% (±13%) of undamaged specimens moved toward the collection bottle within the first hour and 79% (±13%) after four hours. Of the insects failing to move after four hours, most (81%) were damaged and likely unable to move. Accounting only for undamaged specimens, 83% (±11%) moved after 1 h and 90% (±11%) moved after 4 h. We found significant differences in when families of Hymenoptera and Diptera moved. We suggest that the photocollector can be a useful tool in standardized biodiversity assessments.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,987

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)0,0140,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Explorer davantage

Même revueInsectsMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207