Natural History Collections are Needed to Resolve Host Sampling Gaps in Parasitology: Insights from Avian Haemosporidians
Notice bibliographique
Résumé
The field of parasitology, and thus biodiversity research more broadly, is faced with the unfortunate reality that our understanding of parasite biodiversity can be only as good as our ability to sample parasite host species. Although the sampling of many host species is trivial, there typically remains a subset of species across any host group of interest that is difficult to sample due to rarity, habitat, body size, or some other trait. The result is a blind spot in our understanding of parasite biodiversity that is centered around parasite species that infect hosts that are rarely sampled by humans. However, for many groups of hosts, the daunting task of obtaining host samples has already been done, and these samples exist in the form of natural history collections at institutions across the world. With avian malaria parasites and other haemosporidians as an example, I demonstrate that significant host sampling gaps exist in the United States and Canada. Bird species that have not been sampled for molecular haemosporidian research typically are associated with aquatic habitats, significantly greater masses, and more restricted geographic distributions than are bird species that have already been sampled. These unsampled host species are likely to be infected with a high richness of previously undiscovered avian haemosporidian genetic lineages. However, natural history collections in the United States can be used to nearly completely address these sampling gaps with tissue samples currently housed in these institutions. The result of this analysis indicates that the future of parasite biodiversity research is dependent on the use and support of natural history collections and other biorepositories.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».