Invertebrados como bioindicadores de perturbación en la Reserva de Biosfera del Manu
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El monitoreo de bioindicadores es importante para la conservación en áreas naturales protegidas como en la Reserva de Biosfera del Manu. Diferentes grupos fueron usados como bioindicadores debido a que cumplen algunas características como: presentar facilidad de muestreo, tener respuestas variadas a una perturbación, presentar riqueza asociada a otras especies, y tener una taxonomía accesible. Objetivos: Comparar el potencial de 4 taxones (Chilopoda, Scarabeidae, Carabidae y Pompilidae) como bioindicadores de la calidad ambiental tomando en cuenta su facilidad de colección, presencia de cambios en la composición de sus comunidades, tener especies con preferencias marcadas a una perturbación y tener una diversidad correlacionada a otros grupos. Métodos: El trabajo se realizó en la estación Biológica Manu Learning Centre en la Reserva de Biosfera del Manu, que comprende un bosque con diferentes grados de perturbación. Los ejemplares fueron colectados por trampas pitfall, bandejas amarillas, trampas Malaise y monolitos. Se midieron la riqueza especifica, la abundancia, análisis de similitud, escalamiento no métrico multidimensional, distancia de Bray-Curtis, Partición de la diversidad beta de Bray-Curtis, análisis de correspondencia, ajuste de bondad G de Willians, índice de correlación de Spearman. Resultados: De todos los taxones los ejemplares más colectados fueron de la familia Scarabeidae con 217 individuos, el que presento mayor riqueza fue Pompilidae con 39 especies. En solo Chilopoda se pudo detectar diferencias en los tres tipos de bosque mediante el análisis de similitud. En Chilopoda y Scarabeidae se pudo observar una diferencia en el escalamiento no métrico multidimensional. Todos los taxones muestran cambios en la composición de sus comunidades. Conclusiones: Todos los grupos responden de diferente forma a los gradientes de perturbación, los que cumplen mejores características son Scarabeidae y Chilopoda, aunque también los otros taxones son muy potenciales para mostrar diferentes características de los ecosistemas.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".