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Enregistrement W4310060676 · doi:10.1016/j.ympev.2022.107671

Species delimitation using genomic data to resolve taxonomic uncertainties in a speciation continuum of pelagic seabirds

2022· article· en· W4310060676 sur OpenAlexaff
Joan Ferrer, José M. Herranz, Josephine R. Paris, James R. Whiting, Julio Rozas, Marta Riutort, Jacob González‐Solís

Notice bibliographique

RevueMolecular Phylogenetics and Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Museum of Natural HistoryBanco Bilbao Vizcaya ArgentariaSmithsonian InstitutionCabildo Insular de La PalmaFundación BBVAGovern de les Illes Balears
Mots-clésBiologySubspeciesEvolutionary biologyGenetic algorithmPelagic zoneTaxonomic rankPhylogenetic treeSpecies complexTaxonEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speciation is a continuous and complex process shaped by the interaction of numerous evolutionary forces. Despite the continuous nature of the speciation process, the implementation of conservation policies relies on the delimitation of species and evolutionary significant units (ESUs). Puffinus shearwaters are globally distributed and threatened pelagic seabirds. Due to remarkable morphological status the group has been under intense taxonomic debate for the past three decades. Here, we use double digest Restriction-Site Associated DNA sequencing (ddRAD-Seq) to genotype species and subspecies of North Atlantic and Mediterranean Puffinus shearwaters across their entire geographical range. We assess the phylogenetic relationships and population structure among and within the group, evaluate species boundaries, and characterise the genomic landscape of divergence. We find that current taxonomies are not supported by genomic data and propose a more accurate taxonomy by integrating genomic information with other sources of evidence. Our results show that several taxon pairs are at different stages of a speciation continuum. Our study emphasises the potential of genomic data to resolve taxonomic uncertainties, which can help to focus management actions on relevant taxa, even if they do not necessarily coincide with the taxonomic rank of 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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