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Enregistrement W2152644728 · doi:10.1098/rstb.2005.1714

DNA barcoding for effective biodiversity assessment of a hyperdiverse arthropod group: the ants of Madagascar

2005· article· en· W2152644728 sur OpenAlexaff
M. Alex Smith, Brian L. Fisher, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA barcodingArthropodBiologyBiodiversityEcologyEvolutionary biologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of DNA barcoding as a tool to accelerate the inventory and analysis of diversity for hyperdiverse arthropods is tested using ants in Madagascar. We demonstrate how DNA barcoding helps address the failure of current inventory methods to rapidly respond to pressing biodiversity needs, specifically in the assessment of richness and turnover across landscapes with hyperdiverse taxa. In a comparison of inventories at four localities in northern Madagascar, patterns of richness were not significantly different when richness was determined using morphological taxonomy (morphospecies) or sequence divergence thresholds (Molecular Operational Taxonomic Unit(s); MOTU). However, sequence-based methods tended to yield greater richness and significantly lower indices of similarity than morphological taxonomy. MOTU determined using our molecular technique were a remarkably local phenomenon-indicative of highly restricted dispersal and/or long-term isolation. In cases where molecular and morphological methods differed in their assignment of individuals to categories, the morphological estimate was always more conservative than the molecular estimate. In those cases where morphospecies descriptions collapsed distinct molecular groups, sequence divergences of 16% (on average) were contained within the same morphospecies. Such high divergences highlight taxa for further detailed genetic, morphological, life history, and behavioral studies.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations477
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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