CanFlyet: habitat zone and diet trait dataset for Diptera species of Canada and Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Background: Flies (Diptera) are an ecologically important group that play a role in agriculture, public health and ecosystem functioning. As researchers continue to investigate this order, it is beneficial to link the growing occurrence data to biological traits. However, large-scale ecological trait data are not readily available for fly species. While some databases and datasets include fly data, many ecologically relevant traits for taxa of interest are not included. In this study, we create a dataset containing ecological traits (habitat and diet) for fly species of Canada and Greenland having occurrence records on the Barcode of Life Data Systems (BOLD). We present a dataset containing trait information from the literature for 981 Diptera species. New information: Diptera species were chosen for the dataset, based on the occurrence records available for Diptera species from Canada and Greenland on the Barcode of Life Data System (BOLD). Trait data were then compiled and digitised in a standardised format, based on 667 works from literature published before April 2024. Traits were assigned at the lowest taxonomic level available. Three biological traits were included: larval habitat, larval diet type and adult diet. The dataset contains traits for 981 species across 380 genera, 34 subfamilies and 61 families. This dataset allows for assignment of traits to occurrence data for Diptera species and can be used for further research into the ecology, evolution and conservation of this order.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».