The need to employ reliable and reproducible species identifications in coralline algal research
Notice bibliographique
Résumé
Coralline algae perform important ecological roles in nearshore marine ecosystems globally by promoting the settlement of invertebrate larvae and enhancing biodiversity by creating habitat. However, these roles are severely threatened by global environmental changes. Most coralline algae are extremely difficult to identify, and DNA sequencing has revealed rampant inaccuracy of morpho-anatomical approaches to distinguish species, and even genera. If appropriate identification methods are not reported, or even used, we will be left with an uninterpretable body of literature where the species-specific biology of coralline algae cannot be validated. This will make it difficult to determine the impact a changing ocean may have on these ecologically important species. We reveal the magnitude of the issue in coralline algal research—both the identification methods used and the reporting of identification protocols. An analysis of 341 articles over the past decade revealed that only 7.6% used molecular methods, with over 70% not reporting any details of how species were identified. While many coralline algal taxonomists understand that the majority of species cannot be identified morphologically, this message has not disseminated to the ecological and physiological community. We provide a series of guidelines for conducting DNA-based identifications and strongly recommend the use of these methods over less informative morpho-anatomical techniques. Most importantly, the methods of identification should be adequately reported. Without following these guidelines, research on coralline algae runs the risk of collecting uninterpretable data, and conducting irreproducible science, slowing our ability to determine how these important species will respond to future ocean conditions.
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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 | 0,318 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».