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Enregistrement W2140422322 · doi:10.1098/rspb.2010.1089

Complete DNA barcode reference library for a country's butterfly fauna reveals high performance for temperate Europe

2010· article· en· W2140422322 sur OpenAlexaff
Vlad Dincă, Evgeny V. Zakharov, Paul D. N. Hebert, Roger Vila

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA barcodingBarcodeIdentification (biology)FaunaBiologyButterflyEuropean unionTemperate climateTemperate rainforestSpecies identificationEvolutionary biologyEcologyGeographyZoologyDatabaseComputer scienceBusinessEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA barcoding aims to accelerate species identification and discovery, but performance tests have shown marked differences in identification success. As a consequence, there remains a great need for comprehensive studies which objectively test the method in groups with a solid taxonomic framework. This study focuses on the 180 species of butterflies in Romania, accounting for about one third of the European butterfly fauna. This country includes five eco-regions, the highest of any in the European Union, and is a good representative for temperate areas. Morphology and DNA barcodes of more than 1300 specimens were carefully studied and compared. Our results indicate that 90 per cent of the species form barcode clusters allowing their reliable identification. The remaining cases involve nine closely related species pairs, some whose taxonomic status is controversial or that hybridize regularly. Interestingly, DNA barcoding was found to be the most effective identification tool, outperforming external morphology, and being slightly better than male genitalia. Romania is now the first country to have a comprehensive DNA barcode reference database for butterflies. Similar barcoding efforts based on comprehensive sampling of specific geographical regions can act as functional modules that will foster the early application of DNA barcoding while a global system is under development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations179
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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