Caracterizando la diversidad de especies con códigos de barras del ADN en un grupo de avispas parasitoides: un caso de estudio en un área natural protegida mexicana
Bibliographic record
Abstract
Los himenópteros parasitoides representan aproximadamente el 20% de la totalidad de especies de insectos del planeta, de los cuales la familia Braconidae constituye la segunda familia con mayor riqueza de especies. Las avispas bracónidas parasitan larvas de diversos órdenes de insectos, por lo que juegan un papel fundamental en casi todos los ecosistemas terrestres del planeta. Desafortunadamente, a la fecha un porcentaje considerable de las especies de bracónidos se encuentran sin describir, esto en parte debido a la presencia de un gran número de especies crípticas o morfológicamente muy similares. En el presente proyecto se investigará la diversidad de especies de una de las subfamilias más diversas de Braconidae, la subfamilia Doryctinae, en la Reserva de la Biosfera de Chamela-Cuixmala, Jalisco, empleando para ello el código de barras del ADN. Se espera que los datos moleculares obtenidos revelen la existencia de varias especies crípticas que no hubieran podido ser descubiertas por medio de la taxonomía tradicional. La Colección Nacional de Insectos del Instituto de Biología de la UNAM no cuenta con una colección de Braconidae, por lo que todos los ejemplares examinados provendrán de salidas al campo. La extracción, amplificación y purificación de los productos de PCR se realizará en el Instituto de Biología, y la secuenciación de los fragmentos de ADN se realizará en el Canadian Centre for DNA Barcoding. El proyecto generará 400 secuencias del código de barras del ADN de por lo menos 30 morfoespecies de Doryctinae, y se espera que el número de especies crípticas encontradas por medio del uso del código de barras ascienda al doble el número de especies presentes en la región para este grupoReino: 1 Filo: 1 Clase: 1 Orden: 1 Familia: 1 Género: 27 Especie: 6
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".