Biodiversity of saproxylic Coleoptera in 'old-growth' and managed forests in southeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The species richness, abundance and composition of saproxylic Coleoptera was compared between 'old-growth' and mature-managed hemlock-hardwood forests in southeastern Ontario, Canada. Beetles were sampled weekly from 29 April until 3 October 2003 using large-area flight-intercept traps (FITs) and trunk-window traps (TTs). Analyses were conducted using the Fisher's alpha and Simpson's diversity indices, rarefaction, indicator species analysis and cluster analysis. A total of 11,888 fungivorous Coleoptera was collected from 11 families and 73 species (excluding Nitidulidae). Nitidulidae were analysed separately with traps yielding 2,129 sap beetles comprising 30 species. The species richness and abundance of fungivorous Coleoptera did not differ significantly between the two forest types. Conversely, the species abundance of nitidulid beetles was higher in managed forests and the species richness higher in 'old-growth' forests. Several species were strongly associated with either managed or 'old-growth' forest types. Certain species such as Anisotoma inops (Leiodidae) and Glischrochilus sanguinolentus (Nitidulidae) were much more frequently caught in TTs than in FITs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».