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Enregistrement W1830522588 · doi:10.1002/ece3.1585

Discrimination of grasshopper (<scp>O</scp>rthoptera: <scp>A</scp>crididae) diet and niche overlap using next‐generation sequencing of gut contents

2015· article· en· W1830522588 sur OpenAlexafffund
Beverly McClenaghan, Joel F. Gibson, Shadi Shokralla, Mehrdad Hajibabaei

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésGeneralist and specialist speciesBiologyGrasshopperNicheEcological nicheForbCompetition (biology)BotanyEcologyHabitatGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species of grasshopper have been divided into three diet classifications based on mandible morphology: forbivorous (specialist on forbs), graminivorous (specialist on grasses), and mixed feeding (broad-scale generalists). For example, Melanoplus bivittatus and Dissosteira carolina are presumed to be broad-scale generalists, Chortophaga viridifasciata is a specialist on grasses, and Melanoplus femurrubrum is a specialist on forbs. These classifications, however, have not been verified in the wild. Multiple specimens of these four species were collected, and diet analysis was performed using DNA metabarcoding of the gut contents. The rbcLa gene region was amplified and sequenced using Illumina MiSeq sequencing. Levins' measure and the Shannon-Wiener measure of niche breadth were calculated using family-level identifications and Morisita's measure of niche overlap was calculated using operational taxonomic units (OTUs). Gut contents confirm both D. carolina and M. bivittatus as generalists and C. viridifasciata as a specialist on grasses. For M. femurrubrum, a high niche breadth was observed and species of grasses were identified in the gut as well as forbs. Niche overlap values did not follow predicted patterns, however, the low values suggest low competition between these species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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