Reef-associated crustacean fauna: biodiversity estimates using semi-quantitative sampling and DNA barcoding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The cryptofauna associated with coral reefs accounts for a major part of the biodiversity in these ecosystems but has been largely overlooked in biodiversity estimates because the organisms are hard to collect and identify. We combine a semi-quantitative sampling design and a DNA barcoding approach to provide metrics for the diversity of reef-associated crustacean. Twenty-two similar-sized dead heads of Pocillopora were sampled at 10 m depth from five central Pacific Ocean localities (four atolls in the Northern Line Islands and in Moorea, French Polynesia). All crustaceans were removed, and partial cytochrome oxidase subunit I was sequenced from 403 individuals, yielding 135 distinct taxa using a species-level criterion of 5% similarity. Most crustacean species were rare; 44% of the OTUs were represented by a single individual, and an additional 33% were represented by several specimens found only in one of the five localities. The Northern Line Islands and Moorea shared only 11 OTUs. Total numbers estimated by species richness statistics (Chao1 and ACE) suggest at least 90 species of crustaceans in Moorea and 150 in the Northern Line Islands for this habitat type. However, rarefaction curves for each region failed to approach an asymptote, and Chao1 and ACE estimators did not stabilize after sampling eight heads in Moorea, so even these diversity figures are underestimates. Nevertheless, even this modest sampling effort from a very limited habitat resulted in surprisingly high species numbers.
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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 découle