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Enregistrement W4225320006 · doi:10.1111/oik.08791

Robust metagenomic evidence that local assemblage richness increases with latitude in ground‐active invertebrates of North America

2022· article· en· W4225320006 sur OpenAlexaff
Michael D. Weiser, Cameron D. Siler, Sierra N. Smith, Katie E. Marshall, Jessica F. McLaughlin, Matthew J. Miller, Michael Kaspari

Notice bibliographique

RevueOikos · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessTaxonBiodiversityEcologyBiologyTaxonomic rankInvertebrateAbundance (ecology)Species diversityLatitudeRelative species abundanceDNA barcodingOrdinationBiogeographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity monitoring is imperative for understanding how changing climate may impact the distributions of taxa from single species to the spatial distribution of biological diversity. Large‐scale and cross‐taxa biodiversity monitoring also allows an empirical understanding of biogeographic patterns across taxa. One such pattern, where in taxonomic richness peaks at tropical latitudes are typically treated as a biogeographical rule with few notable exceptions. Here we leveraged the invertebrate pitfall collections of the National Ecological Observatory Network (NEON) across North America to describe patterns of local taxonomic richness across taxa and across taxonomic scale. We focused on Arthropoda, Annelida and Mollusca. Additionally, we estimated regional species richness using expert‐identified samples of three NEON sentinel taxa: Carabidae, Culicidae and Ixodida. To sample pitfall animals, we filtered storage ethanol and employed environmental DNA‐barcoding methodologies to amplify and sequence extracted DNA from the filtrate for two regions of a mitochondrial gene. We assigned taxonomic names to these sequences at 97% similarity to reference sequences and calculated local taxonomic richness at the levels of species, genus, family and order. We calculated local species richness for 12 common invertebrate taxa. We used generalized linear models to describe the relationships between taxonomic richness and spatial, climatic and abundance predictor variables. At four taxonomic scales, ranging from species to order, taxonomic richnessincreased significantly as a function of latitude. Of the twelve invertebrate taxa weexamined, seven mirrored this positive latitudinal gradient in species richness. At theregional scale, two of three NEON Sentinel Taxa showed positive latitudinal gradientsin species richness. Temperature, precipitation, abundance and sequence read numberplayed minor roles in explaining patterns of taxonomic richness. When considering these mostly temperate sites that span 46 degrees of latitude, we found no support for the expected negative latitudinal gradients across taxa and taxonomic scales. Instead, for many of these taxa and taxonomic scales, we observed significant, positive richness gradients with increasing latitude among ground‐dwelling invertebrate communities. Thus, one of the most ‘general' patterns in biogeography was not found for most invertebrate taxa across temperate latitudes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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