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Enregistrement W7143280733 · doi:10.61507/smj22-2001-zu8f-13

Effects of Shifting Cultivation on Understorey Rainforest Butterflies of Sarawak, Borneo

2001· article· W7143280733 sur OpenAlexaff
Ben H. Warren, David C. Dale, Thomas R.K. Edwards, Patrick B. Hamilton

Notice bibliographique

RevueThe Sarawak Museum Journal · 2001
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecondary forestOld-growth forestUnderstoryRainforestSpecies richnessShifting cultivationUndergrowthButterfly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of shifting cultivation on an understorey butterfly community in Sarawak, Borneo,were assessed by comparing the species composition of primary forest with areas subjected to shifting cultivation at various known times in the past. Species richness projected to 50 hours of sampling effort is highest in primary forest, lowest in young secondary forest of 15-24 years since cultivation, while old secondary forest cultivated 100 or more years ago has intermediate values. Butterflies in most groups analysed are more abundant in primary forest than secondary forest, although a few groups show the opposite trend. When comparing the biogeographic ranges of species, the proportion of species restricted to primary and old secondary forest is highest amongst species with a high level of endemism, while species found in young secondary forest tend to have larger ranges. While primary forest appears to have the highest conservation value for butterflies, old secondary forest is also important. Conservation implications and the need for further work are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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