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Enregistrement W2544042220 · doi:10.1139/gen-2016-0144

Forensic application of DNA barcoding for identification of illegally traded African pangolin scales

2016· article· en· W2544042220 sur OpenAlexvenueno aff
Monica Mwale, Desiré L. Dalton, Raymond Jansen, Marli de Bruyn, Darren W. Pietersen, Prudent Mokgokong, Antoinette Kotzé

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Institution
Mots-clésPangolinBiologyDNA barcodingWildlife tradePopulationThreatened speciesZoologyEcologyWildlifeEvolutionary biologyHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The escalating growth in illegal wildlife trade and anthropogenic habitat changes threaten the survival of pangolin species worldwide. All eight extant species have experienced drastic population size reductions globally with a high extinction risk in Asia. Consequently, forensic services have become critical for law enforcement, with a need for standardised and validated genetic methods for reliable identifications. The seizure of three tonnes of pangolin scales, believed to have originated from Africa, by Hong Kong Customs Authorities provided an opportunity for the application of DNA barcoding in identifying scales. Three mitochondrial DNA gene regions (COI, Cyt b, and D-loop) were amplified for a subsample of the confiscated material and compared with taxonomically verified references. All four African species were recovered as monophyletic with high interspecific uncorrected p-distance estimates (0.048-0.188) among genes. However, only three of four African species (Phataginus tricuspis, Phataginus tetradactyla, and Smutsia gigantea, originating from West and Central Africa) and one of four Asian species (Manis javanica from Southeast Asia) were identified among scales. Although the assignment of unknown scales to specific species was reliable, additional genetic tools and representative reference material are required to determine geographic origins of confiscated pangolin specimens.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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