Seasonal Variation of Forest Butterfly Diversity in Tropical Lowland Nepal
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Butterfly populations and diversity vary with the seasons due to bioclimatic factors, particularly precipitation and temperature. Their seasonality in the tropical region of Nepal has not been well studied, and climatic factors have yet to be incorporated into research. Hence, this study examined the seasonal variation of forest butterfly diversity, community composition, and the effect of precipitation and temperature on diversity in the tropical lowland of Nepal. Butterflies were sampled for a year using Pollard Walk and checklist methods. Different forms of diversity indices, similarity/dissimilarity, and indicator species analysis were performed using data from the Pollard Walk. Generalized Linear Mixed Models were employed to assess the effect of precipitation and temperature on species richness and abundance. Data from the checklist method was utilized to account for the overall species richness. A total of 115 butterfly species from six families were documented. The diversity and community composition varied significantly between the seasons, with two seasonal peaks of richness: pre‐monsoon and post‐monsoon. Species richness and abundance also varied significantly among the families. Species such as Euthalia aconthea , Hypolimnas misippus , Jamides celeno, and Vanessa indica were found to be strong indicators for particular seasons. Nymphalidae was the richest, most abundant, and most diverse family. Different families exhibited noticeable variations in diversity throughout the seasons. Species richness and abundance were positively affected by increased temperature but negatively affected by increased precipitation. The present study highlights the significance of seasonal shifts for butterfly diversity in a tropical region. The seasonality of butterflies in the study area may have also been influenced by anthropogenic activities and human‐created habitat heterogeneity, resulting in the dominance of generalist species during specific seasons.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».