Species delimitation in <i>Noccaea densiflora</i> species complex (Brassicaceae) based on morphological and molecular data
Notice bibliographique
Résumé
The accurate identification of an organism is the basis of all biological disciplines. Although there have been many different species concepts and methods proposed, researchers generally choose the most appropriate concept according to their interests. However, each species concept has both advantages and disadvantages. In such cases, an integrated concept based on evidence obtained from different species concepts and methods is suitable for the accurate delimitation of a species. The biggest dilemma of integrated species delimitation methods is the inconsistency between species concepts and methods. Herein, the congruency of the different concepts and methods was tested to reveal the relationship of the Noccaea densiflora species complex. Nuclear ribosomal internal transcribed spacer, chloroplast trnL-F, and trnQ-5′rps16 regions were used for species delimitation using the multispecies coalescent model as implemented in two developed Bayesian methods. Internal transcribed spacer and trnL-F regions were also used for Templeton, Crandall, and Singh haplotype network analyses. In addition to morphological measurements from different populations and vouchers, specific bioclimatic data values were also used for the principal component analysis. Based on the analyses, it was determined that only one population of N. densiflora (Boiss. & Kotschy) F.K. Mey. and one of Noccaea microstyla (Boiss.) F.K. Mey. were clearly distinct, whereas the rest of the specimens remain taxonomically uncertain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».