A Good Compromise: Rapid and Robust Species Proxies for Inventorying Biodiversity Hotspots Using the Terebridae (Gastropoda: Conoidea)
Notice bibliographique
Résumé
Devising a reproducible approach for species delimitation of hyperdiverse groups is an ongoing challenge in evolutionary biology. Speciation processes combine modes of passive and adaptive trait divergence requiring an integrative taxonomy approach to accurately generate robust species hypotheses. However, in light of the rapid decline of diversity on Earth, complete integrative approaches may not be practical in certain species-rich environments. As an alternative, we applied a two-step strategy combining ABGD (Automated Barcode Gap Discovery) and Klee diagrams, to balance speed and accuracy in producing primary species hypotheses (PSHs). Specifically, an ABGD/Klee approach was used for species delimitation in the Terebridae, a neurotoxin-producing marine snail family included in the Conoidea. Delimitation of species boundaries is problematic in the Conoidea, as traditional taxonomic approaches are hampered by the high levels of variation, convergence and morphological plasticity of shell characters. We used ABGD to analyze gaps in the distribution of pairwise distances of 454 COI sequences attributed to 87 morphospecies and obtained 98 to 125 Primary Species Hypotheses (PSHs). The PSH partitions were subsequently visualized as a Klee diagram color map, allowing easy detection of the incongruences that were further evaluated individually with two other species delimitation models, General Mixed Yule Coalescent (GMYC) and Poisson Tree Processes (PTP). GMYC and PTP results confirmed the presence of 17 putative cryptic terebrid species in our dataset. The consensus of GMYC, PTP, and ABGD/Klee findings suggest the combination of ABGD and Klee diagrams is an effective approach for rapidly proposing primary species proxies in hyperdiverse groups and a reliable first step for macroscopic biodiversity assessment.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».