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Enregistrement W7077051122 · doi:10.4039/tce.2025.10010

Seeing the forest for the trees: an assessment of stand-level variation in arboreal spider (Araneae) assemblages in western Newfoundland, Canada

2025· article· en· W7077051122 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceMemorial University of Newfoundland
Mots-clésArboreal locomotionSpiderDeciduousGeneralist and specialist speciesPredationHabitatTaigaBoreal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spiders (Araneae) are an abundant and diverse arthropod group that serve important ecosystem functions in boreal forests. Several hundred species across boreal Canada are prey for vertebrates and invertebrates. Spiders are also generalist predators that likely contribute to pest control. Our understanding of spider assemblages, particularly of the arboreal community, is minimal at the stand level in many habitats across Canada. Habitat-specific factors like connectivity, microclimate, and neighbour effects can substantially influence the structure of ecological communities. Well-replicated landscape-scale experimental designs enable us to better understand the structure of arboreal spider communities. Here, we employed beat-sheeting to characterise spider assemblages on balsam fir trees (Pinaceae) from the three most common stand types found in the boreal: coniferous, deciduous, and mixedwood. Fir trees in deciduous stands had greater spider abundance than did the trees in coniferous or mixedwood stands. Neither species diversity nor composition differed significantly among the three stand types. Our results suggest that spiders likely do not recognise “the forest for the trees.”

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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