DNA metabarcoding and morphological macroinvertebrate metrics reveal the same changes in boreal watersheds across an environmental gradient
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effective, ecologically relevant, sensitive, and standardized indicators are requisites of biomonitoring. DNA metabarcoding of macroinvertebrate communities is a potentially transformative biomonitoring technique that can reduce cost and time constraints while providing information-rich, high resolution taxonomic data for the assessment of watershed condition. Here, we assess the utility of DNA metabarcoding to provide aquatic indicator data for evaluation of forested watershed condition across Canadian eastern boreal watersheds, subject to natural variation and low-intensity harvest management. We do this by comparing the similarity of DNA metabarcoding and morphologically derived macroinvertebrate metrics (i.e. richness, % Ephemeroptera, Plecoptera and Trichoptera, % chironomid), and the ability of DNA metabarcoding and morphological metrics to detect key gradients in stream condition linked to forested watershed features. Our results show consistency between methods, where common DNA metabarcoding and morphological macroinvertebrate metrics are positively correlated and indicate the same key gradients in stream condition (i.e. dissolved oxygen, and dissolved organic carbon, total nitrogen and conductivity) linked to watershed size and shifts in forest composition across watersheds. Our study demonstrates the potential usefulness of macroinvertebrate DNA metabarcoding to future application in broad-scale biomonitoring of watershed condition across environmental gradients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».