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Enregistrement W7131958027

DNA barcoding and molecular biodiversity inventory of the ichthyofauna of the Czech Republic

2011· article· en· W7131958027 sur OpenAlexaboutno aff
S. (Soňa) Urbánková, I. (Ivo) Papoušek, K. (Karel) Halačka, L. (Lukáš) Vetešník, E. (Eva) Bartoňová, R. Šanda, M. (Milena) Koníčková, J. (Jan) Mendel

Notice bibliographique

RevueASEP · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityDNA barcodingCzechDiversity of fishSpecies diversityFish <Actinopterygii>IndigenousTaxonomy (biology)Environmental DNA
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Czech Republic lies in the centre of Europe and from the point of view of hydrology its territory belongs to three drainage areas – those of the North Sea, Black Sea and Baltic Sea. This fact has an important influence on abundant species diversity of its ichthyofauna. The occurrence of 94 species of lampreys and fish of 13 orders and 23 families was historically confirmed here both in natural waters and fish cultures. Some of them are already extinct. Another 24 species face various levels of endangerment. The Czech-Canadian project within the iBOL initiative analyzed about 1,500 individuals from about 200 locations. Using a comprehensive approach (morphology, DNA barcoding, nDNA analysis) the haplotype variability was identified and pure species from hybrids were differentiated. At least in 5 genera, higher species variability than that described in literature was identified. DNA barcodes for about 72 recent indigenous and non-indigenous species were prepared. A new reference collection of all fish species of the Czech Republic for the National Museum was assembled. Efficiency of a new identification method, S7indel diagnostics, for taxonomic and biodiversity purposes was evaluated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2011
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