A Streamlined System for Species Diagnosis in Caenorhabditis (Nematoda: Rhabditidae) with Name Designations for 15 Distinct Biological Species
Notice bibliographique
Résumé
The rapid pace of species discovery outstrips the rate of species description in many taxa. This problem is especially acute for Caenorhabditis nematodes, where the naming of distinct species would greatly improve their visibility and usage for biological research, given the thousands of scientists studying Caenorhabditis. Species description and naming has been hampered in Caenorhabditis, in part due to the presence of morphologically cryptic species despite complete biological reproductive isolation and often enormous molecular divergence. With the aim of expediting species designations, here we propose and apply a revised framework for species diagnosis and description in this group. Our solution prioritizes reproductive isolation over traditional morphological characters as the key feature in delineating and diagnosing new species, reflecting both practical considerations and conceptual justifications. DNA sequence divergence criteria help prioritize crosses for establishing patterns of reproductive isolation among the many species of Caenorhabditis known to science, such as with the ribosomal internal transcribed spacer-2 (ITS2) DNA barcode. By adopting this approach, we provide new species name designations for 15 distinct biological species, thus increasing the number of named Caenorhabditis species in laboratory culture by nearly 3-fold. We anticipate that the improved accessibility of these species to the research community will expand the opportunities for study and accelerate our understanding of diverse biological phenomena.
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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 ».