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Enregistrement W7009819015

Examining the movement patterns of the European common blue butterfly (Polyommatus icarus): A study on short-term and long-term movement of an invasive species

2024· dissertation· en· W7009819015 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia UniversityMcGill University Health Centre
Mots-clésBiological dispersalButterflyMovement (music)Vegetation (pathology)Abiotic componentRange (aeronautics)Vegetation coverInvasive species
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how individuals interact with biotic and abiotic factors in their habitats, and how these interactions influence movement through landscapes is a key step in understanding dispersal events. The world is experiencing increased introduction of non-native species into new regions, however without an understanding of how species use the space they occupy, it is not possible to understand how dispersal events occur. We studied the short- and long-term movement patterns of a non-native butterfly species in Montreal, Canada: the European common blue butterfly, Polyommatus icarus, to determine whether the movement patterns of these butterflies over multiple days can be predicted by individual movement behaviours measured over short time periods. We asked what factors can predict short-term movements in females of this species, and whether these short-term movements can be used to predict long-term movements. We examined short-term movement by following individuals over short time periods and compared these movements to long-term movements observed via a mark-release-recapture study. In doing so, we found that flowering, host-plant species presence, increased vegetation height, and road edges can predict short-term movement, and that the short-term movement model produced can be used to accurately predict long-term movements when they are less than 100 m. These findings suggest that an understanding of ground cover characteristics is important in being able to predict the dispersal of most individuals, but that further work will be required to accurately predict long-distance dispersal events, which are what appear to be driving range expansion of P. icarus in North America.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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