MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2067911885 · doi:10.1111/j.1755-0998.2009.02645.x

DNA barcoding a regional bee (Hymenoptera: Apoidea) fauna and its potential for ecological studies

2009· article· en· W2067911885 sur OpenAlexafffundabout
Cory S. Sheffield, Paul D. N. Hebert, Peter G. Kevan, Laurence Packer

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Eye InstituteAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphYork UniversityGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics Institute
Mots-clésBiologyHymenopteraApoideaFaunaDNA barcodingEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA barcoding has been evaluated for many animal taxa and is now advocated as a reliable and rapid means for species-level identification. The coming-to-light of this identification tool is timely as we are now facing perhaps the greatest rate of species loss in recent millennia. This study contributes to an ever-increasing number of published accounts of DNA barcoding successfully and accurately distinguishing animal taxa, in this instance, the bee fauna of Nova Scotia, Canada. Most members of this well-known fauna were resolved with particular clarity; the average intraspecific divergence was less than 0.5%, and COI sequences from over 75% of the province's species are now in the Barcodes of Life Data System. DNA barcoding also revealed some surprises within this fauna, including the possible recognition of two undescribed genetically unique species, one in the genus Ceratina (subgenus Zadontomerus), the second in the genus Andrena (subgenus Larandrena); both are presently receiving further taxonomic study. In addition, DNA barcoding has allowed sex-associations among two pairs of cleptoparasitic species. The resulting utility of DNA barcoding for ecological studies of bee communities is discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations166
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Ecology ResourcesMême sujetPlant and animal studiesTravaux en français237 207