Effect of landscape tree species composition on beetle (Coleoptera) communities in a temperate hardwood forest
Notice bibliographique
Résumé
While studies show that beetles have extremely diverse niches and spatial requirements, the drivers of insect communities in forests are relatively understudied. Most studies are conducted at the stand level, with landscape level assessments limited to course level data inputs. Recent advances in satellite imagery and processing, however, have allowed the creation of relatively fine-scale (20 m) maps of tree abundances over large areas. This paper examines landscape level tree composition in the Great Lakes St. Lawrence Forest region to evaluate relationships between communities of forest beetles (Coleoptera) and tree species. This is a region which has experienced historical conifer loss due to extensive logging. The objectives were to better understand the ‘zone of influence’ around trees using high-resolution tree estimates. I predicted that: (1) certain tree species would be more influential to beetle communities than others, and (2) insects of conifers would be more influenced by landscape-scale tree communities than beetles of broadleaf trees. I used a data set which included beetle abundances from traps located in live broad leaf and conifer trees and on deadwood. The tree species composition within 100 m to 800 m radii of trap sites was used to evaluate tree influences on beetle composition. Results showed that beetle communities were typically most influenced by stand level tree composition, but communities of deadwood appeared to support high dispersing Staphylinids, which were most influenced by rare, deciduous tree species on the landscape. Conservation efforts should focus on maintaining large, diverse forested regions to support a variety of forest taxa and their spatial needs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».