Rapid DNA barcoding‐based fern and lycophyte inventories of protected areas—A pilot study to introduce a simple but effective protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recording inventories of species conserved in protected areas is a key step to evaluate the effectiveness of Kunming Montreal Global Biodiversity Framework (KM‐GBF) targets, such as the expansion of protected areas. The application of DNA barcoding facilitates the rapid production of enables to obtain rapid inventories with reduced reliance on taxon experts. These inventories aim not only to confirm existing records but also to minimize gaps in our knowledge of the distribution and taxonomy of species targeted for conservation through the implementation of protected areas. This pilot study introduces a simplified DNA barcoding pipeline as a reliable tool for recording fern and lycophyte species occurring in protected areas. The pipeline emphasizes limited and/or short training requirements, reducing the input required from taxon experts and maximizing shared benefits between conservationists and taxonomists. Despite using a single DNA barcoding region, 78% of the accessions were unambiguously identified to the species level. This applied approach not only confirmed previous records but also identified several previously overlooked species, either as newly recorded species conserved in the protected area or as species new to science. The pilot project effectively documented known species diversity and identified gaps in our taxonomic knowledge by discovering previously unknown and locally rare taxa. This rapid assessment enhances productive exchanges between conservation practitioners and taxon experts, with substantial benefits for both parties.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».