Ensamble de coleópteros necrófilos (Coleoptera: Staphylinidae, Silphidae, Scarabaeidae y Trogidae) en dos tipos de hábitats en el Altiplano Mexicano
Bibliographic record
Abstract
Resumen. Se comparó el ensamble de coleópteros de las familias Staphylinidae, Silphidae, Scarabaeidae y Trogidae atraídas a la carroña en un matorral xerófilo (MX) y un bosque de encino (BE) en el norte de Guanajuato, México. Se realizaron muestreos mensuales durante 11 meses con trampas cebadas con carroña. La riqueza de especies obtenida para cada familia, tanto en el MX como en el BE está en el rango observado en bosques templados y semiáridos de México, y corrobora el 100% de cobertura de la muestra. La diversidad (órdenes q=0, q=1 y q=2) fue significativamente mayor en el BE que en el MX. El recambio espacial fue el componente de la diversidad beta responsable de la disimilitud entre sitios (Β SNE =0,13); 33,3% de las especies fueron exclusivas del BE y 19,6% del MX. Ocho especies (Belonuchus sp. 1, Thanatophilus truncatus (Say), Onthophagus lecontei Harold, Rugilus sp. 2, Belonuchus erichsoni Bernhauer, Platydracus castaneus (Nordmann), Anotylus sp., Trox plicatus Robinson) fueron indicadoras (IndVal) del MX y cuatro (Nicrophorus mexicanus Matthews, Philonthus hoegei Sharp, Stamnoderus sp., Phloeonomus centralis Blackwelder) del BE. En el MX la riqueza y la abundancia fueron mayores en las lluvias, en el BE hubo menor variación entre épocas. Nueve especies se registraron por primera vez para Guanajuato. Esta investigación constituye la primera que realiza muestreos sistemáticos para el estudio de coleópteros del estado, por lo que la diversidad se incrementará conforme se exploren más sitios.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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".