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Enregistrement W2955680102 · doi:10.1002/fee.2073

Environmental <scp>DNA</scp> in lake sediment reveals biogeography of native genetic diversity

2019· review· en· W2955680102 sur OpenAlexaff
Hedin Nelson-Chorney, Corey S. Davis, Mark S. Poesch, Rolf D. Vinebrooke, Chris Carli, Mark K. Taylor

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of AlbertaParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusTroutEcologyRainbow troutThreatened speciesEnvironmental DNAFreshwater ecosystemIntroduced speciesPopulationBiodiversityBiologyEcosystemFisheryHabitatFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the historical distributions of species is vital to the conservation and restoration of native species, yet such information is often qualitative. We show that the paleolimnological history of threatened freshwater fishes can be reconstructed using species‐diagnostic markers amplified from environmental DNA deposited in lake sediments (lake sed DNA ). This method was validated through the detection of lake sed DNA from non‐native trout (Yellowstone cutthroat trout, Oncorhynchus clarkii bouvieri ), which corroborated historical records of human‐mediated introductions. We also discovered native trout (westslope cutthroat trout, Oncorhynchus clarkii lewisi ) lake sed DNA that predated human‐mediated introductions of freshwater fishes in a watershed with high topographical relief. This unexpected result revealed that the westslope population was of native origin and requires immediate conservation protection. Our findings demonstrate that lake sed DNA can be used to determine the colonization history of freshwater fishes and the structure of ecosystems, aiding in the identification of native ranges, novel native diversity, and introductions of non‐native species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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