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Enregistrement W1836910907 · doi:10.11646/zootaxa.4034.1.5

<p><strong>Undetected for a century: Palaearctic <em>Agrilus</em> <em>ribesi</em> Schaefer (Coleoptera: Buprestidae) on currant in North America, with adult morphology, larval biology and DNA barcode</strong></p>

2015· article· en· W1836910907 sur OpenAlexaffabout
Eduard Jendek, Vasily V. Grebennikov, Ladislav Bocák

Notice bibliographique

RevueZootaxa · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrilusBuprestidaeBiologyDNA barcodingZoologyKey (lock)EcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the Eurasian species Agrilus ribesi Schaefer, 1946, for the first time from North America and propose that the damage to currants (Ribes spp.) in Ontario prior to 1940 and ascribed to A. cuprescens were caused by this species. We provide morphological diagnostic characters for A. ribesi and closely related A. cuprescens and we complement this information with DNA barcodes from four alien Agrilus species established in North America (i.e., A. ribesi Schaefer, A. cuprescens (Ménétriés), A. planipennis Fairmaire and A. sulcicollis Lacordaire) to enable DNA-based identification of these invasive species. Additionally, published information on A. ribesi is summarized and new data are provided on the host plants and biology of larva in North America. The distribution of A. ribesi is mapped, both in its native Palaearctic region and in Canada and the USA, together with the range of its potential host plants in North America. A. ribesi was recovered as a sister-species of A. cuprescens on the neighbor joining DNA barcoding tree and low genetic variability of North American populations may indicate a single introduction to North America for each of 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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