Diversité et taxonomie des Mymaridae (Hymenoptera: Chalcidoidea) des forêts tempérées du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les Mymaridae (Hymenoptera : Chalcidoidea) forment un groupe diversifié, mais taxonomiquement négligé de guêpes parasitoïdes qui s’attaquent aux œufs d’autres insectes. Elles sont souvent ignorées dans les études sur la biodiversité, bien qu’elles soient parmi les micro-hyménoptères les plus abondants de nombreux habitats. L’approche traditionnelle du tri morphologique pour la délimitation des espèces peut s’avérer difficile en raison de leur taille minuscule et de la technique de montage sur lames de microscope. Il importe donc de trouver des approches afin d’accélérer leur découverte. L’objectif principal de ce mémoire était de décrire la diversité des Mymaridae dans les forêts tempérées du Québec à l’aide d’une approche taxonomique intégrative. Nous souhaitions également générer une bibliothèque de référence de codes-barres d’ADN, en plus de mettre à jour la distribution géographique des espèces de cette famille. Nous avons donc mené la première étude de caractérisation à grande échelle des Mymaridae, en combinant le mégabarcodage de l’ADN et le protocole de taxonomie intégrative à grande échelle (LIT) pour décrire leur diversité. Nous avons obtenu les codes-barres COI de 2098 spécimens et utilisé différents algorithmes pour la délimitation des espèces. Entre 42 et 114 groupes moléculaires ont été délimités. La validation morphologique de 9% de l’échantillon a permis une délimitation précise tout en limitant le temps et les efforts requis. Nous avons confirmé la présence de 55 espèces, dont plusieurs sont potentiellement nouvelles pour la science. Le protocole LIT s’est avéré efficace pour les Mymaridae, bien que la diversité cryptique ne soit pas résolue dans certains grands groupes, en particulier chez les genres Alaptus et Anagrus, où la grande diversité des haplotypes et l’ambiguïté morphologique suggèrent l’existence d’autres espèces cachées. Les bases de données d’ADN existantes se sont révélées peu fiables, avec moins de 1% d’identifications exactes au niveau de l’espèce, ce qui met en évidence les lacunes taxonomiques de ce groupe. Néanmoins, nous avons ajouté 16 nouveaux codes-barres de référence aux bases de données publiques et de nouvelles mentions d’espèces provinciales et nationales pour le Canada. Nos résultats démontrent la valeur de la combinaison des données moléculaires et morphologiques en taxonomie et soulignent l’importance de bonifier les bases de données de référence pour des évaluations efficaces de la biodiversité des taxons négligés, dont les micro-hyménoptères.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.005 | 0.001 |
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".