Diversidad de escarabajos necrófilos (Coleoptera: Scarabaeidae, Silphidae, Staphylinidae y Trogidae) en una región semiárida del valle de Zapotitlán de las Salinas, Puebla, México
Bibliographic record
Abstract
Las zonas áridas y semiáridas ocupan más de la mitad del territorio de México, sin embargo, son ambientes donde los escarabajos necrófilos han sido escasamente estudiados. En esta investigación se presenta la diversidad y fenología de Scarabaeidae, Silphidae, Staphylinidae y Trogidae en el valle de Zapotitlán de las Salinas, Puebla. Se realizaron muestreos mensuales durante un año de abril de 1998 a marzo de 1999 empleando trampas tipo NTP-80 cebadas con calamar, distribuidas en un mezquital y matorral espinoso, en cactáceas columnares y vegetación alterada. Se capturaron 613 individuos de 12 géneros y 15 especies. Staphylinidae tuvo la mayor riqueza (9 especies) y abundancia (74.2%), le siguieron Scarabaeidae (21.9%), Silphidae (2.9%) y Trogidae (1%) con dos especies cada una. La fauna para las dos primeras fue inferior a la observada en otras zonas de México. La máxima abundancia y riqueza estuvieron en la época seca y las comunidades de escarabajos necrófilos prefirieron los sitios con mezquital y matorral, donde permanecieron más tiempo y se registraron todas las especies, por lo tanto los tipos de vegetación presentes fueron el factor más importante que determinó las variaciones locales de abundancia, diversidad y riqueza y no la época de lluvias.
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 | 0.000 | 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".