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Enregistrement W2774888862 · doi:10.14430/arctic4679

Updates to the Marine Algal Flora of the Boulder Patch in the Beaufort Sea off Northern Alaska as Revealed by DNA Barcoding + Supplementary Appendix 1 (See Article Tools)

2017· article· en· W2774888862 sur OpenAlexafffundvenue
Trevor T. Bringloe, Kenneth H. Dunton, Gary W. Saunders

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésDNA barcodingKelp forestArcticBiodiversityFlora (microbiology)EcologyEnvironmental DNABiologyMarine ecosystemGeographyAlgaeEcosystemFisheryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its discovery four decades ago, the Boulder Patch kelp bed community in the Beaufort Sea has been an important site for long-term ecological studies in northern Arctic Alaska. Given the difficulties associated with identifying species of marine algae on the basis of morphology, we sought to DNA barcode a portion of the flora from the area and update a recently published species list. Genetic data were generated for 20 species in the area. Fifty-five percent of the barcoded flora confirmed the morphological species identifications. Five barcoded species revealed what are likely misapplied names to the Boulder Patch flora; the updated names include Ahnfeltia borealis, Phycodrys fimbriata, Pylaiella washingtoniensis, Rhodomela lycopodioides f. flagellaris, and Ulva prolifera. The remaining four species require taxonomic work and possibly represent new records for the Boulder Patch. Our observations indicate that we need considerably more research to understand marine macroalgal biodiversity in the Arctic. Supplementing Arctic species lists using genetic data will be essential in establishing an accurate and reliable baseline for monitoring changes in ecosystem biodiversity driven by long-term changes in regional climate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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