Quantifying relative fish abundance with <scp>eDNA</scp>: a promising tool for fisheries management
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Notice bibliographique
Résumé
Summary Assessment and monitoring of exploited fish populations are challenged by costs, logistics and negative impacts on target populations. These factors therefore limit large‐scale effective management strategies. Evidence is growing that the quantity of eDNA may be related not only to species presence/absence, but also to species abundance. In this study, the concentrations of environmental DNA ( eDNA ) from a highly prized sport fish species, Lake Trout Salvelinus namaycush (Walbaum 1792) , were estimated in water samples from 12 natural lakes and compared to abundance and biomass data obtained from standardized gillnet catches as performed routinely for fisheries management purposes. To reduce environmental variability among lakes, all lakes were sampled in spring, between ice melt and water stratification. The eDNA concentration did not vary significantly with water temperature, dissolved oxygen, pH and turbidity, but was significantly positively correlated with relative fish abundance estimated as catch per unit effort ( CPUE ), whereas the relationship with biomass per unit effort ( BPUE ) was less pronounced. The value of eDNA to inform about local aquatic species distribution was further supported by the similarity between the spatial heterogeneity of eDNA distribution and spatial variation in CPUE measured by the gillnet method. Synthesis and applications . Large‐scale empirical evidence of the relationship between the eDNA concentration and species abundance allows for the assessment of the potential to integrate eDNA within fisheries management plans. As such, the eDNA quantitative method represents a promising population abundance assessment tool that could significantly reduce the costs associated with sampling and increase the power of detection, the spatial coverage and the frequency of sampling, without any negative impacts on fish populations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle