Using DNA barcodes to connect adults and early life stages of marine fishes from the Yucatan Peninsula, Mexico: potential in fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Barcoding has proven a useful tool in the rapid identification of all life stages of fish species. Such information is of critical importance for fisheries management and conservation, especially in high-diversity regions, such as Mexico’s marine waters, where more than 2200 species occur. The present study reports the barcode analysis of 1392 specimens from the Yucatan Peninsula, corresponding to 610 adults and juveniles, 757 larvae and 25 eggs, representing 181 species (179 teleosts and 2 rays), 136 genera and 74 families. Barcoding results revealed major range extensions and overlooked taxa, including three sympatric species of Albula (one likely undescribed) and a new taxon of Floridichthys. In total, six species of eggs and 34 species of larvae were identified through their barcode match with adults. These cases enabled the first discrimination of the larvae of four species of Eucinostomus, and new information about spawning locality and time was obtained from egg records for the hogfish, Lachnolaimus maximus, which is one of the most commercially important species in the Mexican Caribbean. Also, barcodes revealed mistakes in species recognition during a sport-fish contest. In the future, barcodes will help avoid similar errors and protect rare or endangered species, and will aid regulation of fisheries quotas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».