Factors affecting the accuracy of molecular delimitation in minute herbivorous mites (Acari: Eriophyoidea)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single‐locus molecular delimitation plays a key role in meeting the need to expedite the exploration and description of the species on our planet. Multiple methods have been developed to aid data interpretation over the past 20 years, but species delimitation remains difficult due to their varying performance. In this study, we examine the accuracy of five widely used delimitation methods (i.e. BIN, ABGD, ASAP, GMYC and mPTP) in analysing 63 empirical data sets that included 1850 mitochondrial COI sequences derived from eriophyoid mites assigned to 456 morphospecies. Our results establish that all five methods resolve approximately 90% of morphospecies. We investigated some factors which might affect the species delimitation results, that is taxonomic rank, number of haplotypes per species, mean number of host plants per species, and geographical distance among sampling sites. We found complex interactions between these factors which affected delimitation effectiveness. An increase in haplotype number negatively affected delimitation accuracy, while increased geographical distance improved delimitation accuracy. BIN was influenced by the number of host plants per species as cryptic speciation linked to host plant usage might be prevalent in eriophyoid mites, while ABGD was not significantly impacted by other factors. Our results highlight multiple factors that affect molecular species delimitation and underline the value of employing multiple analytical approaches to aid species delimitation.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».