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Enregistrement W3091816801 · doi:10.1038/s41598-020-73739-0

Continental-scale patterns of hyper-cryptic diversity within the freshwater model taxon Gammarus fossarum (Crustacea, Amphipoda)

2020· article· en· W3091816801 sur OpenAlexaff
Rémi Wattier, Tomasz Mamos, Denis Copilaş‐Ciocianu, Mišel Jelić, Anthony Ollivier, Arnaud Chaumot, Michaël Danger, Vincent Felten, Christophe Piscart, Krešimir Žganec, Tomasz Rewicz, Anna Wysocka, Thierry Rigaud, Michał Grabowski

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCHIST-ERAOffice Français de la BiodiversitéAgence Nationale de la RechercheUniwersytet ŁódzkiAgence de l'Eau Adour-Garonne
Mots-clésAmphipodaGammarusTaxonCrustaceanBiologyEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional morphological diagnoses of taxonomic status remain widely used while an increasing number of studies show that one morphospecies might hide cryptic diversity, i.e. lineages with unexpectedly high molecular divergence. This hidden diversity can reach even tens of lineages, i.e. hyper cryptic diversity. Even well-studied model-organisms may exhibit overlooked cryptic diversity. Such is the case of the freshwater crustacean amphipod model taxon Gammarus fossarum. It is extensively used in both applied and basic types of research, including biodiversity assessments, ecotoxicology and evolutionary ecology. Based on COI barcodes of 4926 individuals from 498 sampling sites in 19 European countries, the present paper shows (1) hyper cryptic diversity, ranging from 84 to 152 Molecular Operational Taxonomic Units, (2) ancient diversification starting already 26 Mya in the Oligocene, and (3) high level of lineage syntopy. Even if hyper cryptic diversity was already documented in G. fossarum, the present study increases its extent fourfold, providing a first continental-scale insight into its geographical distribution and establishes several diversification hotspots, notably south-eastern and central Europe. The challenges of recording hyper cryptic diversity in the future are also discussed.

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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations108
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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