Assessing different components of biodiversity across a river network using eDNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing individual components of biodiversity, such as local or regional taxon richness, and differences in community composition is a long-standing challenge in ecology. It is especially relevant in spatially structured and diverse ecosystems. Environmental DNA (eDNA) has been suggested as a novel technique to accurately measure biodiversity. However, we do not yet fully understand the comparability of eDNA-based assessments to previously used approaches. We sampled may-, stone-, and caddisfly genera with contemporary eDNA and kicknet methods at 61 sites distributed over a large river network, allowing a comparison of various diversity measures from the catchment to site levels and providing insights into how these measures relate to network properties. We extended our survey data with historical records of total diversity at the catchment level. At the catchment scale, eDNA and kicknet detected similar proportions of the overall and cumulative historically documented species richness (gamma diversity), namely 42% and 46%, respectively. We further found a good overlap (62%) between the two contemporary methods at the regional scale. At the local scale, we found highly congruent values of local taxon richness (alpha diversity) between eDNA and kicknet. Richness of eDNA was positively related with discharge, a descriptor of network position, while kicknet was not. Beta diversity between sites was similar for the two contemporary methods. Contrary to our expectation, however, beta diversity was driven by species replacement and not by nestedness. Although optimization of eDNA approaches is still needed, our results indicate that this novel technique can capture extensive aspects of gamma diversity, proving its potential utility as a new tool for large sampling campaigns across hitherto understudied complete river catchments, requiring less time and becoming more cost-efficient than classical approaches. Overall, the richness estimated with the two contemporary methods is similar at both local and regional scale but community composition is differently assessed with the two methods at individual sites and becomes more similar with higher discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».