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Enregistrement W2345803157 · doi:10.1016/j.crvi.2016.03.004

Genetic and morphological heterogeneity among populations of Eurytemora affinis (Crustacea: Copepoda: Temoridae) in European waters

2016· article· en· W2345803157 sur OpenAlexaff
Natalia Sukhikh, Anissa Souissi, Sami Souissi, Gesche Winkler, Vincent Castric, Anne-Catherine Holl, Victor R. Alekseev

Notice bibliographique

RevueComptes Rendus Biologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésBiologySpecies complexSubspeciesZoologyEvolutionary biologySystematicsEcologyTaxonomy (biology)GeneGeneticsPhylogenetic tree

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of the systematics of the Eurytemora affinis complex developed at a fast pace over the last decades. Formerly considered as a complex of cryptic species, it is now believed to include three valid species: E. affinis, Eurytemora carolleeae, and Eurytemora caspica. American and European representatives have been studied in detail with respect to fine-scale geographic distribution, levels of genetic subdivision, evolutionary and demographic histories. Morphological components have been less explored. In this study, an analysis of the phylogeny and morphology of E. affinis was done, with a special focus on European populations. A total of 447 individuals of E. affinis from Europe were analyzed with genetic tools and 170 individuals according to morphological criteria. Common and new morphological and genetic features were analyzed. For this, we used ML and Bayesian methods to analyze the bar coding mt-DNA gene cytochrome c oxidase I subunit. Both genetic and morphological analyses showed high heterogeneities among the E. affinis populations from Europe. As a result, three local populations of E. affinis in Western Europe, including the European part of Russia, were established. Their genetic and morphological heterogeneity corresponded to the subspecies level.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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