Ecological land classification as a surrogate for epigaeic arthropod biodiversity and conservation in boreal forest landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The use of biodiversity surrogates offers a scientifically sound, robust, and cost-efficient approach for supporting conservation strategies over large landscapes. We examined the habitat associations of ground beetles, rove beetles, and spiders collected with pitfall traps from 12 undisturbed forest types that conform to different ecosites and ecophases using the ecosite classification system for the boreal mixedwood subregion of Alberta, Canada. A total of 79 578 epigaeic arthropods, representing 370 species, were collected during the summer of 2018. Catches of ground and rove beetles were highest in mesic deciduous forest stands, whereas spider catch was highest in subxeric, open canopy jack pine stands. Species richness and diversity differed among taxa and ecophases; however, evenness for the beetle assemblages increased along the moisture gradient, whereas, for spiders evenness was highest at both ends of the moisture gradient. Geographic location accounted for less variation among arthropod assemblages than ecosite and ecophase. In general, epigaeic arthropod assemblages reflected the environmental variation across the ecosite edatopic grid. Hence, the forest ecosite classification system can be used as a surrogate for epigaeic arthropod assemblage structure across large boreal forest mixedwood landscapes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».