A Comparison of Specimen Extraction Efficiency Using Rapid Rinse and Direct Search in Sweep‐Net Samples for Quantitative Analyses
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sweep‐netting is widely used for sampling terrestrial arthropods, but specimen extraction is a sensitive step that can introduce biases and variability in ecological or quantitative investigations. Field storage of multiple, independent sweep‐net samples, is also usually unfeasible because they need to be chilled, or the specimens immediately transferred to alcohol, to avoid both damage and decomposition. Current extraction methods based on washing and sieving of pooled samples are aimed at qualitative surveys, raising the question of whether direct search, also often used, could be more efficient and reliable for quantitative investigations. This study presents an objective comparison of both methods, investigating Hymenoptera extraction efficiency using direct search versus rapid rinse, a field‐adapted variant of traditional rinsing methods designed for use with minimal equipment. Rapid rinse improved specimen recovery by 29%–83% per sample, with only 0.0%–7.6% of specimens missed, compared to 16%–66% missed with direct search. It also yielded 11%–44% more species per sample and reduced processing time by more than half, while maintaining specimen integrity and enabling efficient, stable field storage. Rinsing is therefore recommended as the most reliable and operationally practical extraction method for studies requiring quantitative and comparative accuracy. Rapid rinse adaptations for fieldwork, using just a few items and no assembly, while also resulting in easy storage, improved the technique's overall accessibility.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».