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Enregistrement W2165000074 · doi:10.1186/1472-6785-13-13

Insights into biodiversity sampling strategies for freshwater microinvertebrate faunas through bioblitz campaigns and DNA barcoding

2013· article· en· W2165000074 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoChurchill Northern Studies CentreOntario Ministry of Economic Development and InnovationCanadian Nuclear Safety CommissionGovernment of CanadaGenome CanadaOntario GenomicsUniversity of GuelphOntario Genomics Institute
Mots-clésDNA barcodingBiodiversityEnvironmental DNAEcologySampling (signal processing)FaunaGeographyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Biodiversity surveys have long depended on traditional methods of taxonomy to inform sampling protocols and to determine when a representative sample of a given species pool of interest has been obtained. Questions remain as to how to design appropriate sampling efforts to accurately estimate total biodiversity. Here we consider the biodiversity of freshwater ostracods (crustacean class Ostracoda) from the region of Churchill, Manitoba, Canada. Through an analysis of observed species richness and complementarity, accumulation curves, and richness estimators, we conduct an a posteriori analysis of five bioblitz-style collection strategies that differed in terms of total duration, number of sites, protocol flexibility to heterogeneous habitats, sorting of specimens for analysis, and primary purpose of collection. We used DNA barcoding to group specimens into molecular operational taxonomic units for comparison. RESULTS: Forty-eight provisional species were identified through genetic divergences, up from the 30 species previously known and documented in literature from the Churchill region. We found differential sampling efficiency among the five strategies, with liberal sorting of specimens for molecular analysis, protocol flexibility (and particularly a focus on covering diverse microhabitats), and a taxon-specific focus to collection having strong influences on garnering more accurate species richness estimates. CONCLUSIONS: Our findings have implications for the successful design of future biodiversity surveys and citizen-science collection projects, which are becoming increasingly popular and have been shown to produce reliable results for a variety of taxa despite relying on largely untrained collectors. We propose that efficiency of biodiversity surveys can be increased by non-experts deliberately selecting diverse microhabitats; by conducting two rounds of molecular analysis, with the numbers of samples processed during round two informed by the singleton prevalence during round one; and by having sub-teams (even if all non-experts) focus on select taxa. Our study also provides new insights into subarctic diversity of freshwater Ostracoda and contributes to the broader "Barcoding Biotas" campaign at Churchill. Finally, we comment on the associated implications and future research directions for community ecology analyses and biodiversity surveys through DNA barcoding, which we show here to be an efficient technique enabling rapid biodiversity quantification in understudied taxa.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,150 · 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