Revisiting the ichthyodiversity of Java and Bali through <scp>DNA</scp> barcodes: taxonomic coverage, identification accuracy, cryptic diversity and identification of exotic species
Notice bibliographique
Résumé
Among the 899 species of freshwater fishes reported from Sundaland biodiversity hotspot, nearly 50% are endemics. The functional integrity of aquatic ecosystems is currently jeopardized by human activities, and landscape conversion led to the decline of fish populations in several part of Sundaland, particularly in Java. The inventory of the Javanese ichthyofauna has been discontinuous, and the taxonomic knowledge is scattered in the literature. This study provides a DNA barcode reference library for the inland fishes of Java and Bali with the aim to streamline the inventory of fishes in this part of Sundaland. Owing to the lack of available checklist for estimating the taxonomic coverage of this study, a checklist was compiled based on online catalogues. A total of 95 sites were visited, and a library including 1046 DNA barcodes for 159 species was assembled. Nearest neighbour distance was 28-fold higher than maximum intraspecific distance on average, and a DNA barcoding gap was observed. The list of species with DNA barcodes displayed large discrepancies with the checklist compiled here as only 36% (i.e. 77 species) and 60% (i.e. 24 species) of the known species were sampled in Java and Bali, respectively. This result was contrasted by a high number of new occurrences and the ceiling of the accumulation curves for both species and genera. These results highlight the poor taxonomic knowledge of this ichthyofauna, and the apparent discrepancy between present and historical occurrence data is to be attributed to species extirpations, synonymy and misidentifications in previous studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».