DNA barcodes reveal striking arthropod diversity and unveil seasonal patterns of variation in the southern Atlantic Forest
Notice bibliographique
Résumé
The Atlantic Forest harbors 7% of global biodiversity and possesses high levels of endemism, but many of its component taxa remain unstudied. Due to the importance of tropical forests and the urgency to protect them, there is a compelling need to address this knowledge gap. To provide more information on its arthropod fauna, a Malaise trap was deployed for 12 months in a semi-degraded area of the southern Upper Paraná ecoregion of the Atlantic Forest. All specimens were DNA barcoded and the Barcode Index Number (BIN) system was employed to assign each specimen to a species proxy. DNA barcodes were obtained from 75,500 arthropods that included representatives of 8,651 BINs. Nearly 81% of these BINs were first records, highlighting the high rates of endemism and lack of study of arthropods from the Atlantic Forest. Diptera was the most abundant order, followed by Hemiptera, Lepidoptera and Hymenoptera. Diptera was also the most species-rich order, followed by Hymenoptera, Lepidoptera, and Coleoptera, a result consistent with studies in other biogeographic regions. Insects were most abundant in winter and most diverse in autumn and winter. This pattern, however, was caused mainly by the dynamics of dipteran diversity as other orders differed in their seasonal variation. The BIN composition of the insect community varied sharply through the year and also differed between the two consecutive summers included in the sampling period. The study of the 38 commonest BINs showed that seasonal patterns of abundance were not order-specific. Temperature had the strongest impact on seasonal abundance variation. Our results highlight the striking and understudied arthropod diversity of the highly fragmented Atlantic Forest, the predominance of dipterans, and the fact that abundance and richness in this insect community peak in the coolest months. Standardized studies like this generate fast and reliable biodiversity inventories and unveil ecological patterns, thus providing valuable information for conservation programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».