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Enregistrement W4417186801 · doi:10.1051/kmae/2025025

Beyond pests: intermittent rivers as habitats for Thysanoptera and Scolytinae

2025· article· en· W4417186801 sur OpenAlexaff
Zuzana Redžović, Lea Ružanović, Mladen Šimala, Fran Rebrina, Marina Vilenica, Boris Hrašovec, Andreja Brigić

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Management of Aquatic Ecosystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCégep de Lévis
Organismes subventionnairesHrvatska Zaklada za Znanost
Mots-clésHabitatRiparian zoneBiological dispersalClimate changeEcosystemMediterranean climatePEST analysisBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermittent rivers are dynamic ecosystems increasingly affected by climate change which extends their dry phase and alters connectivity. Drying events create temporal dispersal corridors for terrestrial animals including pest taxa with potential agricultural and forestry impacts. We aimed to investigate dispersal of thrips (Thysanoptera) and bark (and ambrosia) beetles (Scolytinae) in the Mediterranean karst intermittent river Krčić, Croatia, during its dry phase by assessing spatiotemporal distribution across habitats, reaches and times of day as well as the wind effect on their activity density. Insects were sampled using cross-vane window traps in riparian and dry riverbed habitats at upper and lower reaches. Traps were emptied every 12 h over seven days in July 2021, with wind continuously monitored. Thysanoptera activity density was significantly higher in the upper reaches and during the day; light wind enhancing their dispersal, but they showed no clear habitat preference. Scolytinae preferred riparian habitat relative to the dry riverbed, likely due to differences in environmental conditions, such as temperature, light intensity and humidity. While these taxa are commonly studied in relation to their host plants, this study highlights their ecology, contributing to a better understanding of how prolonged dry periods in intermittent rivers affect biological communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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