Monitoring spawning migrations of potamodromous fish species via eDNA
Notice bibliographique
Résumé
Potamodromous fish are considered important indicators of habitat connectivity in freshwater ecosystems, but they are globally threatened by anthropogenic impacts. Hence, non-invasive techniques are necessary for monitoring during spawning migrations. The use of environmental DNA (eDNA) potentially facilitates these efforts, albeit quantitative examinations of spawning migrations remain so far mostly uncharted. Here, we investigated spawning migrations of Danube bleak, Alburnus mento, and Vimba bream, Vimba vimba, and found a strong correlation between daily visual fish counts and downstream eDNA signals obtained from filtered water samples analysed with digital PCR and end-point PCR coupled with capillary electrophoresis. By accounting for daily discharge fluctuations, it was possible to predict eDNA signal strength from the number of migrating fish: first, the whole spawning reach was taken into account. Second, the model was validated using eDNA signals and fish counts obtained from the upper half of the examined river stretch. Consequently, fish counts and their day-to-day changes could be described via an eDNA-based time series model for the whole migration period. Our findings highlight the capability of eDNA beyond delivering simple presence/absence data towards efficient and informative monitoring of highly dynamic aquatic processes such as spawning migrations of potamodromous fish species.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».