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Invertebrados como bioindicadores de perturbación en la Reserva de Biosfera del Manu

2024· article· es· W4402639530 on OpenAlexaff
Javier Amaru‐Castelo, Luis Antonio Echevarria-Macassi, Edgar Luis Marquina-Montesinos, Carolina M. Herrera-Huayhua, Benita Bautista-Challco

Bibliographic record

VenueRevista de Biología Tropical · 2024
Typearticle
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant and soil sciences
Canadian institutionsContinental (Canada)
Fundersnot available
KeywordsManuGeologyGeographyPaleontology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.348
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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