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Enregistrement W4407919655 · doi:10.18280/ijdne.200106

Altitudinal Variation in Termite Species Diversity and Distribution in Agroforestry Systems of Lore Lindu National Park, Indonesia

2025· article· en· W4407919655 sur OpenAlexvenueno aff
Zulkaidhah Zulkaidhah, Abdul Hapid, Ariyanti Ariyanti, Diah Rifdha Fadilah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Tadulako
Mots-clésNational parkDistribution (mathematics)AgroforestryGeographyDiversity (politics)Variation (astronomy)EcologyForestryBiologyArchaeologyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agroforestry, widely practised by the community, is considered a significant contributor to the economy of people living around forest areas.Changes in land use to agroforestry also lead to changes in the biophysical condition of the environment and the diversity of soil organisms.Termites are one of the soil organisms that can be used as indicators of environmental change and are easily found in the tropics because their distribution and activities are strongly influenced by environmental factors.Differences in altitude have an impact on the number and types of termites found.Understanding termite diversity is critical for sustainable agroforestry management because termites play key roles in soil health, nutrient cycling, plant growth, and ecosystem functioning.By understanding the different species present, their behaviors, and their ecological roles, agroforestry managers can make informed decisions that enhance the productivity and biodiversity of the system.The purpose of the study was to determine the characteristics and biophysical environment in agroforestry and determine species richness, abundance, distribution patterns of termites on agroforestry land based on altitude strata in Lore Lindu National Park Indonesia.The research method consists of collecting biophysical environmental data (vegetation, soil, organic matter, and microclimate), termite community data (species richness, diversity index, and evenness index), and site characteristics.The results showed that elevation factors strongly influence the microclimate on agroforestry land in Lore Lindu National Park; the higher the elevation, the lower the temperature and light intensity, but the higher the humidity.The diversity of constituent plants on complex agroforestry land is higher than that of simple agroforestry at all levels of growth.The results of soil pH analysis were in the range of 5.88 to 6.72 (close to neutral).Organic C and Nitrogen levels increased with increasing altitude.For litter biomass, the highest values were found in complex agroforestry land at 600 masl, and the lowest in simple agroforestry at 1000 masl.The results of termite identification on agroforestry land at various altitudes found 13 termite species grouped into 7 genera and 3 families.Four genera belong to the Termitidae family, two genera belong to the Rhinotermitidae family, and one genus belongs to the Kalotermitidae family.Microcerotermes dubius is the species with the lowest proportion, while the highest is Schedorhinotermes javanicus.Odontotermes sp. 1 was the species with the highest relative abundance, while Microcerotermes dubius was the species with the lowest relative abundance.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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