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Enregistrement W4385350290 · doi:10.1007/s10531-023-02686-9

DNA barcode-based survey documents underestimated diversity and intricate phylogeographic patterns of aquatic Heteroptera in an endangered Balkan biodiversity hotspot: ancient Lake Skadar basin

2023· article· en· W4385350290 sur OpenAlexaff
Tomasz Rewicz, Grzegorz Tończyk, Łukasz Trębicki, Piotr Gadawski, Tomasz Mamos, Vladimir Pešić, Andrzej Zawal, Michał Grabowski

Notice bibliographique

RevueBiodiversity and Conservation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejWydział Biologii i Ochrony Środowiska, Uniwersytet ŁódzkiNarodowe Centrum NaukiUniwersytet Szczeciński
Mots-clésBiodiversityBiodiversity hotspotDNA barcodingEndangered speciesEcologyHeteropteraEndemismFreshwater ecosystemGeographyBiologyPhylogeographyHabitatEcosystemPhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lake Skadar with its surrounding springs, wetlands and larger affluents is among the most diverse freshwater ecosystems in the Mediterranean region and a key biodiversity/endemism hotspot in Europe. It is also highly endangered due to climate change and rapid tourism development in the area. Being abundant, diverse and mostly predatory, true aquatic bugs play an important role in the functioning of freshwater ecosystems and are used as indicators of aquatic habitat quality. Nevertheless, this taxonomic group has been scarcely studied in the area. Our survey provides the first comprehensive DNA barcode library for 24 out of 25 species of aquatic Heteroptera collected in the Skadar Lake basin and adjacent regions. By this, we extend the list of species known from the area by 60%. In the case of three species, Notonecta maculata , Hydrometra stagnorum and Nepa cinerea , we detected multiple highly divergent, and also new BINs indicating possible taxonomic inconsistencies, the potential for (pseudo)cryptic diversity and intricate phylogeographic patterns. We show that presumably well-known hotspots, such as Lake Skadar region, are heavily understudied regarding even the prominent insect taxa and, thus, particularly vulnerable to undocumented biodiversity loss. Finally, we underline the value of simple DNA-barcoding-based surveys for providing reference barcode libraries for effective biomonitoring and signalling taxonomic and biogeographic issues.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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