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Enregistrement W2523045890 · doi:10.1007/s11252-016-0597-2

Investigating suburban micromoth diversity using DNA barcoding of malaise trap samples

2016· article· en· W2523045890 sur OpenAlexafffund
Kaare Aagaard, Kai Berggren, Paul D. N. Hebert, Jayme E Sones, Beverly McClenaghan, Torbjørn Ekrem

Notice bibliographique

RevueUrban Ecosystems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNorwegian Biodiversity Information CentreNorges ForskningsrådOntario Ministry of Research and InnovationOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDNA barcodingBiodiversityMalaiseEcologyTaxonSpecies richnessBiologyEcosystemPhenologyGuildHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micromoths can be challenging to identify based on morphology and are frequently omitted in assessments of moth diversity. However, their species richness and biology make them important components of terrestrial ecosystems. In this study we identified 1227 micromoths from a suburban garden at 63° north using DNA barcoding of Malaise trap samples. We recorded 78 different species with the 11 most abundant taxa accounting for 82 % of the catch. The remaining 67 species were represented by fewer than 14 specimens, but the number was often sufficient to provide a good idea of phenology. The larvae of these 78 species all feed on plants common in suburban environments. We show that when facilitated by identifications through DNA barcoding, Malaise traps provide interesting insights into the micromoth communities of suburban environments that might otherwise be overlooked. The use of Malaise traps is beneficial for investigations at high latitudes where light trapping is inefficient for sampling moths due to bright summer nights.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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