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Enregistrement W2169576970 · doi:10.1111/j.1365-294x.2006.03136.x

Utility of DNA taxonomy and barcoding for the inference of larval community structure in morphologically cryptic<i>Chironomus</i>(Diptera) species

2007· article· en· W2169576970 sur OpenAlex
Markus Pfenninger, Carsten Nowak, Christoph Kley, Dirk Steinke, Bruno Streit

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.

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA barcodingBiologyTaxonomy (biology)BiodiversitySpecies complexEcologyChironomusTaxonomic rankCytotaxonomyMolecular taxonomyEvolutionary biologyLarvaTaxonPhylogeneticsChironomidaeKaryotypeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity studies require species level analyses for the accurate assessment of community structures. However, while specialized taxonomic knowledge is only rarely available for routine identifications, DNA taxonomy and DNA barcoding could provide the taxonomic basis for ecological inferences. In this study, we assessed the community structure of sediment dwelling, morphologically cryptic Chironomus larvae in the Rhine-valley plain/Germany, comparing larval type classification, cytotaxonomy, DNA taxonomy and barcoding. While larval type classification performed poorly, cytotaxonomy and DNA-based methods yielded comparable results: detrended correspondence analysis and permutation analyses indicated that the assemblages are not randomly but competitively structured. However, DNA taxonomy identified an additional species that could not be resolved by the traditional method. We argue that DNA-based identification methods such as DNA barcoding can be a valuable tool to increase accuracy, objectivity and comparability of the taxonomic assessment in biodiversity and community ecology 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.

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 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,453

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,202 · 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