Testing the Global Malaise Trap Program – How well does the current barcode reference library identify flying insects in Germany?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biodiversity patterns are inherently complex and difficult to comprehensively assess. Yet, deciphering shifts in species composition through time and space are crucial for efficient and successful management of ecosystem services, as well as for predicting change. To better understand species diversity patterns, Germany participated in the Global Malaise Trap Program, a world-wide collection program for arthropods using this sampling method followed by their DNA barcode analysis. Traps were deployed at two localities: "Nationalpark Bayerischer Wald" in Bavaria, the largest terrestrial Natura 2000 area in Germany, and the nature conservation area Landskrone, an EU habitats directive site in the Rhine Valley. Arthropods were collected from May to September to track shifts in the taxonomic composition and temporal succession at these locations. NEW INFORMATION: In total, 37,274 specimens were sorted and DNA barcoded, resulting in 5,301 different genetic clusters (BINs, Barcode Index Numbers, proxy for species) with just 7.6% of their BINs shared. Accumulation curves for the BIN count versus the number of specimens analyzed suggest that about 63% of the potential diversity at these sites was recovered with this single season of sampling. Diversity at both sites rose from May (496 & 565 BINs) to July (1,236 & 1,522 BINs) before decreasing in September (572 & 504 BINs). Unambiguous species names were assigned to 35% of the BINs (1,868) which represented 12,640 specimens. Another 7% of the BINs (386) with 1,988 specimens were assigned to genus, while 26% (1,390) with 12,092 specimens were only placed to a family. These results illustrate how a comprehensive DNA barcode reference library can identify unknown specimens, but also reveal how this potential is constrained by gaps in the quantity and quality of records in BOLD, especially for Hymenoptera and Diptera. As voucher specimens are available for morphological study, we invite taxonomic experts to assist in the identification of unnamed BINs.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».