Barcoding Fauna Bavarica: 78% of the Neuropterida Fauna Barcoded!
Notice bibliographique
Résumé
This publication provides the first comprehensive DNA barcode data set for the Neuropterida of Central Europe, including 80 of the 102 species (78%) recorded from Bavaria (Germany) and three other species from nearby regions (Austria, France and the UK). Although the 286 specimens analyzed had a heterogeneous conservation history (60% dried; 30% in 80% EtOH; 10% fresh specimens in 95% EtOH), 237 (83%) generated a DNA barcode. Eleven species (13%) shared a BIN, but three of these taxa could be discriminated through barcodes. Four pairs of closely allied species shared barcodes including Chrysoperla pallida Henry et al., 2002 and C. lucasina Lacroix, 1912; Wesmaelius concinnus (Stephens, 1836) and W. quadrifasciatus (Reuter, 1894); Hemerobius handschini Tjeder, 1957 and H. nitidulus Fabricius, 1777; and H. atrifrons McLachlan, 1868 and H. contumax Tjeder, 1932. Further studies are needed to test the possible synonymy of these species pairs or to determine if other genetic markers permit their discrimination. Our data highlight five cases of potential cryptic diversity within Bavarian Neuropterida: Nineta flava (Scopoli, 1763), Sympherobius pygmaeus (Rambur, 1842), Sisyra nigra (Retzius, 1783), Semidalis aleyrodiformis (Stephens, 1836) and Coniopteryx pygmaea Enderlein, 1906 are each split into two or three BINs. The present DNA barcode library not only allows the identification of adult and larval stages, but also provides valuable information for alpha-taxonomy, and for ecological and evolutionary research.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».