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Enregistrement W4411300248 · doi:10.1007/s10841-025-00678-4

Click beetles (Elateridae) identify conservation units in Oriental and European beech forests

2025· article· en· W4411300248 sur OpenAlexaff
Giorgi Mamadashvili, Andrea Jarzabek‐Müller, Hazan Alkan Akıncı, Antoine Brin, Claus Bässler, Vasyl Chumak, Maksym Chumak, Valeriia Diedus, Lars Drößler, Jamshid Eslamdoust, Kostadin B. Georgiev, Tigran Ghrejyan, Martin M. Goßner, Ruslan Hleb, Razieh Rafiei-Jahed, Mark Kalashian, Ivan Kamburov, Gayane Karagyan, Joni Kevlishvili, Zviad Khutsishvili, Thibault Lachat, Meri Mazmanyan, П. Ю. Петров, Nicolas Roth, Levan Tabunidze, Mariia Varyvoda, Jörg Müller

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesJulius-Maximilians-Universität WürzburgBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésAnimal ecologyBeechGeographyEcologyEntomologyBiodiversityAgroforestryForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Beech trees form major parts of lowland temperate forests in the Western Palearctic. To protect biodiversity, many beech forests have been designated as World Heritage Sites or established as networks of beech forest reserves. However, the insect communities within these protected forests have not been well explored. In this study, elaterids (Elateridae, Coleoptera) in 26 beech forests, from France in the west to Iran in the east, were sample to identify conservation clusters and hotspots of biodiversity. Sampling was mostly carried out using window traps and all specimens were identified to the species level. A total of 118 species were identified including one previously unreported species. Community composition analyses that focused on rare species identified five clusters comprising distinct communities: (i) the Hyrcanian Forest in Iran, (ii) the Lesser Caucasus in Türkiye, Georgia and Armenia, (iii) the Greater Caucasus in Georgia, (iv) the Pyrenees and (v) a cluster made up of forests from Central Europe, the Balkan region and the Carpathians. After controlling for sampling effort (individuals), the highest richness was found in the Caucasus region. The proportion of endemics was highest in the Oriental beech forests of the Caucasus and in Hyrcanian forests. These findings highlight the unique biodiversity of beech forests and support calls for intensified conservation actions in beech forests, particularly in the Caucasus and Hyrcanian regions, which should be prioritized for conservation efforts, due to their unique fauna. Implications for insect conservation Our study underscores the importance of protecting beech forests, especially in the Caucasus and Hyrcanian regions, as they host unique and endemic insect species critical for biodiversity conservation.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,203 · 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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