Bibliographic record
Abstract
Genre Tettigidea Scudder, 1862 Tettigidea Scudder, 1862: 476. DISTRIBUTION. — Le genre Tettigidea est largement réparti à travers les Amériques, depuis le Sud du Canada jusqu’au centre de l’Argentine (Silva et al. 2021). REMARQUES Une première révision du genre Tettigidea a été réalisée par Grant (1962) et faisait à l’époque ressortir 12 espèces valides. De nombreux taxons ont par la suite été décrits (Podgornaya 1999; Gorochov & Labandeira 2012; Cadena-Castañeda & Cardona 2015). Les 42 espèces désormais répertoriées ont récemment fait l’objet d’une révision pour aboutir à 20espèces valides scindées en cinq groupes: lateralis (six espèces), armata (trois espèces), paratecta (trois espèces), cuspidata (quatre espèces) et scudderi (quatre espèces) (Silva et al. 2021). Tettigidea multicostata Bolívar, 1887 a été mis en synonymie avec Tettigidea cuspidata Scudder, 1875 par Silva et al. (2021). Cependant, d’après nos analyses, ce taxon semble valide puisqu’il présente un ovipositeur très différent (Fig. 6C) de celui de T. cuspidata (plus long chez ce dernier et avec des dents moins développées; Fig. 6A, B) ainsi qu’un rapport DPT/LT plus petit (environ 1,2 pour le premier et supérieur à 1,5 pour le second). Nous proposons donc de rétablir T. multicostata Bolívar, 1887 comme espèce valide.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".