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Enregistrement W2016423260 · doi:10.1890/100098

Tracking origins of invasive herbivores through herbaria and archival DNA: the case of the horse‐chestnut leaf miner

2011· review· en· W2016423260 sur OpenAlexaff
David C. Lees, Hans Walter Lack, Rodolphe Rougerie, Antonio Hernández‐López, Thomas Raus, N. Avtzis, Sylvie Augustin, Carlos López‐Vaamonde

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2011
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHymenoptera taxonomy and phylogeny
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMuséum National d'Histoire Naturelle
Mots-clésHerbariumBiologyDNA barcodingInvasive speciesHerbivoreRange (aeronautics)BiodiversityMitochondrial DNAEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the native geographic range or origin of alien invasive species is crucial to developing invasive species management strategies. However, the necessary historical dimension is often lacking. The origin of the highly invasive horse‐chestnut leaf‐mining moth Cameraria ohridella has been controversial since the insect was first described in 1986 in Europe. Here, we reveal that herbarium collections across Europe indicate a Balkan origin for C ohridella . We successfully amplified nuclear DNA and mitochondrial DNA barcode fragments from larvae pressed within leaves of herbarium samples collected as early as 1879. These archival sequences confirm an identity of C ohridella and set back its history in Europe by more than a century. The herbarium samples uncovered previously unknown mitochondrial haplotypes and locally undocumented alleles, showing local outbreaks of C ohridella back to at least 1961 and dynamic frequency changes that may be associated with road development. This case history demonstrates that herbaria are greatly underutilized in studies of insect–plant interactions, herbivore biodiversity, and invasive species' origins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations114
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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