Canopy herbivory and succession in a Brazilian tropical seasonally dry forest
Bibliographic record
Abstract
RESUMOO padrão geral de herbivoria ao longo da sucessão foi descrito principalmente a partir de estudos em florestas temperadas e, principalmente, no sub-bosque.Este é um dos poucos estudos a documentar a herbivoria do dossel em relação aos estágios sucessionais de uma floresta tropical sazonalmente seca.A diversidade de herbívoros de vida livre (mastigadores e sugadores de seiva) e danos nas folhas causados por guildas de insetos (folívoros, minadores e galhadores) foram quantificados na copa de 117 árvores distribuídas em três áreas de estágios intermediário e três de estágio tardio de sucessão de uma floresta tropical sazonalmente seca, na Serra do Cipó, Minas Gerais.A riqueza de mastigadores e sugadores foi maior no estágio de sucessão tardia.A abundância de herbívoros sugadores de seiva também foi maior no estágio tardio, enquanto os insetos mastigadores foram mais abundantes na sucessão intermediária.O dano global das folhas foi maior no estágio intermediário de sucessão.Folivoria foi o tipo mais frequente de dano foliar em ambos os estágios de sucessão, sendo observada em 92,33% das folhas, seguido de mina foliar em 14,58% das folhas e galhas em 5,27% das folhas.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.000 | 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".