Reading the Complex Skipper Butterfly Fauna of One Tropical Place
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An intense, 30-year, ongoing biodiversity inventory of Lepidoptera, together with their food plants and parasitoids, is centered on the rearing of wild-caught caterpillars in the 120,000 terrestrial hectares of dry, rain, and cloud forest of Area de Conservacion Guanacaste (ACG) in northwestern Costa Rica. Since 2003, DNA barcoding of all species has aided their identification and discovery. We summarize the process and results for a large set of the species of two speciose subfamilies of ACG skipper butterflies (Hesperiidae) and emphasize the effectiveness of barcoding these species (which are often difficult and time-consuming to identify). METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Adults are DNA barcoded by the Biodiversity Institute of Ontario, Guelph, Canada; and they are identified by correlating the resulting COI barcode information with more traditional information such as food plant, facies, genitalia, microlocation within ACG, caterpillar traits, etc. This process has found about 303 morphologically defined species of eudamine and pyrgine Hesperiidae breeding in ACG (about 25% of the ACG butterfly fauna) and another 44 units indicated by distinct barcodes (n = 9,094), which may be additional species and therefore may represent as much as a 13% increase. All but the members of one complex can be identified by their DNA barcodes. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Addition of DNA barcoding to the methodology greatly improved the inventory, both through faster (hence cheaper) accurate identification of the species that are distinguishable without barcoding, as well as those that require it, and through the revelation of species "hidden" within what have long been viewed as single species. Barcoding increased the recognition of species-level specialization. It would be no more appropriate to ignore barcode data in a species inventory than it would be to ignore adult genitalia variation or caterpillar ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».