MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2902028825 · doi:10.1111/jeu.12703

Protist Biodiversity and Biogeography in Lakes From Four Brazilian River–Floodplain Systems

2018· article· en· W2902028825 sur OpenAlexaff
Guillaume Lentendu, Paulo Roberto Bressan Buosi, Adalgisa Fernada Cabral, Bianca Trevizan Segóvia, Bianca Ramos Meira, Fernando Miranda Lansac‐Tôha, Luiz Felipe Machado Velho, Camila Duarte Ritter, Micah Dunthorn

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFloodplainBiogeographyBiodiversityBiologyEcologyProtistPlanktonEcosystemEnvironmental DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biodiversity and biogeography of protists inhabiting many ecosystems have been intensely studied using different sequencing approaches, but tropical ecosystems are relatively under-studied. Here, we sampled planktonic waters from 32 lakes associated with four different river-floodplains systems in Brazil, and sequenced the DNA using a metabarcoding approach with general eukaryotic primers. The lakes were dominated by the largely free-living Discoba (mostly the Euglenida), Ciliophora, and Ochrophyta. There was low community similarity between lakes even within the same river-floodplain. The protists inhabiting these floodplain systems comprise part of the large and relatively undiscovered diversity in the tropics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Eukaryotic MicrobiologyMême sujetProtist diversity and phylogenyTravaux en français237 207