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Enregistrement W4251903201 · doi:10.11646/3891

<p class="HeadingRunIn"><strong>Using various lines of evidence to identify <em>Chironomus</em> species (Diptera: Chironomidae) in eastern Canadian lakes</strong></p>

2013· article· en· W4251903201 sur OpenAlexaffabout
ISABELLE PROULX, Jon Martin, Melissa E. Carew, Landis Hare

Notice bibliographique

RevueZootaxa · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChironomidaeBiologyChironomusEcologyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chironomus Meigen (Diptera, Chironomidae) larvae are usually the largest sediment-burrowing chironomids, and as such often constitute a major part of the freshwater infaunal biomass. However, use of this genus in ecological, environmental and paleoecological studies is hampered by the fact that Chironomus larvae are difficult to identify to species because the larvae of many species are morphologically similar. We used a combination of morphological, cytological and genetic techniques to distinguish Chironomus larvae collected from 31 water bodies located in eastern Canada, producing 17 distinguishable groupings. These groups of larvae were ultimately identified as belonging to 14 known species (C. anthracinus, C. bifurcatus, C. cucini, C. decorus-group sp. 2, C. dilutus, C. entis, C. frommeri, C. harpi, C. maturus, C. nr. atroviridis (sp. 2i), C. ochreatus, C. plumosus, C. staegeri and C. ‘tigris’) and three other species that remain unidentified (C. sp. NAI-III). No single approach served to delimit and identify larvae of all 17 Chironomus species that we collected. Although we expected that morphological criteria alone would be insufficient, our results suggest that DNA barcoding, using either the mitochondrial cox1 or the nuclear gb2β gene, was also inadequate for separating some Chironomus species. Thus we suggest that multiple approaches will often be needed to correctly identify Chironomus larvae to species.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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