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Enregistrement W4410201478 · doi:10.1371/journal.pone.0322412

Diversity in trap color and height increases species richness of bark and woodboring beetles detected in multiple funnel traps

2025· article· en· W4410201478 sur OpenAlexafffundabout
Jon Sweeney, Gao WenTao, Jerzy M. Gutowski, Cory Hughes, Chantelle Kostanowicz, Yan Li, Chris J.K. MacQuarrie, Peter Mayo, Qingfan Meng, Tomasz Mokrzycki, Peter J. Silk, Vincent Webster, Daniel R. Miller

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Food Inspection AgencyCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of ChinaCanadian Forest ServiceSouthern Research StationAnimal and Plant Health Inspection ServiceCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésUnderstoryCanopyBiologyEcologySpecies richnessCurculionidaeBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early detection of non-native, potentially invasive bark beetles and woodboring beetles (BBWB) (Coleoptera: Buprestidae, Cerambycidae, Disteniidae; Curculionidae: Scolytinae) inadvertently introduced to new habitats via global trade is a critical issue for regulatory agencies in numerous countries. We conducted trapping experiments to evaluate the effects of trap color (black vs. green vs. purple) and trap height (canopy vs. understory) on detection of BBWB in Canada, Poland, USA, and China, using Fluon-treated 12-unit multiple-funnel traps. Each trap was baited with the same pheromone and ethanol lures known to attract several species of BBWB. We predicted BBWB species composition would differ between vertical strata and among trap colors, and that the number of BBWB species detected would increase with greater diversity of trapping methods, i.e., by using more than one color of trap and by placing traps in both the canopy and understory. Our prediction was partially supported, i.e., placing one color of trap in the understory and a different colored trap in the canopy detected more species than did a single trap color placed in either the understory or canopy. However, the combinations of trap height and colors that detected the most species varied among sites. The community of BBWB species captured in traps was significantly affected by trap height and trap color at all sites, with the strongest patterns in the data from Poland and the USA. Black and purple traps caught similar communities of BBWB species in the canopy and understory, but green traps caught a different species assemblage in the canopy in Poland and the USA. Effects of trap height and color on species richness were consistent across all four sites within the subfamilies Agrilinae (more species captured in green canopy traps than any other trap height-color combination), Chrysochroinae (more species captured in purple canopy traps than any trap height-color combination) and Scolytinae (more species captured in the understory than the canopy and no effect of trap color), but varied significantly among sites within Cerambycidae subfamilies. None of the species accumulation curves reached an asymptote for any trap color-height combination at any site, indicating that 8-9 traps per site were not sufficient to detect all BBWB species present. Thus, increasing the number of traps deployed per site will increase the BBWB species richness captured and the chances of detecting non-native species that may be present.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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