Large-scale integrative taxonomy of the smallest insects reveals astonishing temperate diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fairyflies (Hymenoptera: Chalcidoidea: Mymaridae) are a diverse but taxonomically neglected group of parasitoid wasps that attack eggs of other insects. Being among the very smallest of all insects, they are often overlooked in biodiversity surveys despite being one of the most abundant microhymenoptera in many habitats. The traditional approach of morphological sorting for species delimitation can be challenging due to their minute size and meticulous slide-mounting technique. Ways to accelerate their discovery are needed. We conducted the first large-scale study of Mymaridae in temperate forests, combining DNA megabarcoding and the Large-scale Integrative Taxonomy (LIT) workflow to describe their diversity. We obtained COI barcodes from 2,098 specimens and used ASAP and RESL for species delimitation. Between 42 and 114 molecular clusters were delimited. Reducing morphological validation to only 9% of the sample enabled accurate determination while limiting time and effort. We confirmed the presence of 55 species, including many potentially new to science. The LIT workflow was effective for Mymaridae, although cryptic diversity remains unresolved in some large clusters, especially in the genera Alaptus and Anagrus , where high haplotype diversity and morphological ambiguity suggest additional hidden species. DNA reference databases proved unreliable, with less than 1% correct species matches, highlighting the taxonomic gap for this group. Nonetheless, we contributed 16 new identified reference barcodes to public databases and added new provincial and national species records for Canada. Our results demonstrate the value of combining molecular and morphological data in a standardized workflow and underscore the importance of improving reference databases for effective biodiversity assessments of dark taxa like microhymenoptera.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».