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Enregistrement W4226266272 · doi:10.1093/plankt/fbac020

Molecular and morphological analyses to improve taxonomic classification of<i>Metridia lucens</i>/<i>pacifica</i>in the North Pacific

2022· article· en· W4226266272 sur OpenAlexafffund
Junya Hirai, Fang Chen, Hiroshi Itoh, Kazuaki Tadokoro, Matthew A. Lemay, Brian P. V. Hunt, Atsushi Tsuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTula Foundation
Organismes subventionnairesHakai InstituteJapan Society for the Promotion of ScienceTula FoundationAsahi Glass Foundation
Mots-clésBiologyTaxonomy (biology)Phylogenetic treeZoologyPacific oceanEcologyOceanographyGeneticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Molecular and morphological analyses were used to resolve the taxonomy of Metridia lucens/pacifica in the North Pacific. Phylogenetic analysis of mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I (mtCOI) revealed two lineages of M. lucens and M. pacifica with an average sequence difference of 13.0%, which were supported by variations in nuclear internal transcribed spacer sequences. Metridia pseudopacifica in the eastern Pacific, mentioned by Mackas and Galbraith (2002), was included in M. lucens. The presence of M. lucens and M. pacifica was confirmed across the North Pacific, and different genetic population structures were suggested between the two species in the North Pacific based on mtCOI sequences. The morphological identification character of length of setae on the fifth pair of legs was not useful for classifying adult female M. pacifica and M. lucens. There were regional variations in prosome length and head angle; these two characters successfully classified &amp;gt;98.2% of M. pacifica and M. lucens specimens from the North Pacific. As M. lucens and M. pacifica are key copepods in the North Pacific, accurate classification of individuals should be made in future studies to understand their relative contributions to marine ecosystems and improve detection of ecosystem change.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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