DIVERSIDAD ALPHA Y BETA DE ABEJAS EUGLOSSINI (HYMENOPTERA: APIDAE) EN EL DOSEL Y SOTOBOSQUE DEL CERRO TUREGA, PROVINCIA DE COCLÉ, PANAMÁ
Bibliographic record
Abstract
Con el objetivo de determinar la diversidad de abejas Euglossini en áreas boscosa como en áreas de cultivos de la Reserva Hídrica de Cerro Turega, provincia de Coclé, Panamá. Se realizaron colectas tanto en sotobosque como en el dosel, por medio de trampas “Bottle traps”, al igual que colectas por método de zigzag, donde se usaron tres esencias para atraer las abejas y ser colectadas por medio de una red entomológica; durante 6 meses, febrero a julio de 2019. Los especímenes colectados fueron identificados a especies en el MIUP de la Universidad de Panamá. Se colectaron un total de 769 especímenes de abejas de las orquídeas, clasificados en 22 especies y cuatro géneros de euglosinas para la R.H. Cerro Turega. El índice de diversidad de Shannon-Wiener para el total de la muestra fue de H’=2.78. El índice de Simpsom fue de Dsi=0.74 y una dominancia de especies de D= 0.26. Se tomó en cuenta la efectividad de los métodos utilizados para este muestreo, estableciendo que no hay diferencias significativas (Mann-Whitney U=48; P=0.1728), por lo que ambos métodos son eficientes, para este tipo de estudios. Con el método de trampas manuales se obtieneque el 75.23% pertenece al área abierta (cultivo), mientras que el 24.78% corresponde al área cerrada (boscosa). En cuanto a la altura de las trampas el 75.92% se colectaron en sotobosque y 24.08% en el dosel. Mientras que con el método de Zigzag, 59.9% de la muestra se colecto en área abierta (cultivos), y un 17.7% en área cerrada (boscosa). Para la R. H. Cerro Turega, la diversidad de abejas tiende a ser alta, por lo que es necesario mantener la conservación tanto de la flora y fauna en estas zonas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".