Barcoding Atlantic Canada's commonly encountered marine fishes
Notice bibliographique
Résumé
Marine fishes from the northwest Atlantic Ocean were analysed to determine whether barcoding was effective at identifying species. Our data included 177 species, 136 genera, 81 families and 28 orders. Overall, 88% of nominal species formed monophyletic clusters based on >500 bp of the CO1 region, and the average bootstrap value for these species was 98%. Although clearly effective, the percentage of species that were distinguishable with barcoding based on the criterion of reciprocal monophyletic clusters was slightly lower than has been documented in other studies of marine fishes. Eelpouts, sculpins and rocklings proved to be among the most challenging groups for barcoding, although we suspect that difficult identifications based on traditional (morphology based) taxonomy played a role. Within several taxa, speciation may have occurred too recently for barcoding to be effective (e.g. within Sebastes, Thunnus and Ammodytes) or the designation of distinct species may have been erroneous (e.g. within Antimora and Macrourus). Results were consistent with previous work recognizing particularly high levels of divergence within certain taxa, some of which have been recognized as distinct species (e.g. Osmerus mordax and Osmerus dentex; and Liparis gibbus and Liparis bathyarcticus), and some of which have not (e.g. within Halargyreus johnsonii and within Mallotus villosus). The results from this study suggest that morphology-based identification and taxonomy can be challenging in marine fishes, even within a region as well characterized as Atlantic Canada. Barcoding proved to be a very useful tool for species identification that will likely find a wide range of applications, including the fisheries trade, studies of range expansion, ecological analyses and population assessments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».