Sampling requirements for standardized insect biodiversity monitoring vary with abundance
Notice bibliographique
Résumé
Global biodiversity loss is raising concerns for civilization, which relies on ecosystem services for life-sustaining processes. Monitoring is then critical to detect and remediate sources of environmental degradation. Insect species are indicators of ecological health and are vital for monitoring projects. However, methods for monitoring insect biodiversity vary in sampling effort, which creates difficulty in comparing outcomes across different studies, locations, seasons, taxa, and habitats. We analyzed DNA-metabarcoding Malaise trap data for three insect orders (Hymenoptera, Lepidoptera, Coleoptera) from 64 sites across an agro-ecosystem landscape in southern Ontario to determine how taxon, seasonal abundance, and habitat type affect the effort required to estimate insect species richness to achieve a given degree of precision. During seasonal periods of high insect abundance, reduced effort was needed to achieve 90% precision in estimating species richness, whereas the opposite was true during periods of low abundance. Although these trends were consistent across orders, the magnitude of effort required to estimate 90% of the species richness at a given location varied across habitat types. These results suggest that insect abundance is a key variable determining the degree of sampling effort needed to standardize biodiversity assessment.
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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) | 0,002 | 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 ».