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Enregistrement W3004206018 · doi:10.1002/edn3.71

Detection of freshwater mussels (Unionidae) using environmental DNA in riverine systems

2020· article· en· W3004206018 sur OpenAlexafffundabout
Louis Gasparini, Steve Crookes, Ryan S. Prosser, Robert Hanner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésEnvironmental DNAUnionidaeWatershedSampling (signal processing)HabitatBiologyEcologyRiver ecosystemFisheryEnvironmental scienceBivalviaMolluscaBiodiversityEngineeringFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental DNA (eDNA) methods are being developed for use in conservation biology to improve upon conventional species survey techniques. Validation of eDNA methods in different environmental contexts is required if they are to be widely adopted. One potential application of eDNA methods is for the detection of freshwater mussels (Bivalvia: Unionidae), which are among the most imperiled species in North America. Conventional unionid survey methods are highly invasive and can be difficult to conduct due to issues with morphological identification and their cryptic use of habitat. eDNA methods can potentially provide a non‐invasive, extremely specific, and highly sensitive alternative. Here, we examine the effectiveness of eDNA methods at detecting an imperiled unionid, the wavy‐rayed lampmussel (Lampsilis fasciola), in lotic systems with moderate discharge. We developed a novel qPCR assay for the detection of L. fasciola eDNA, which included a custom internal positive control to check for PCR inhibition. We used different experimental densities of caged L. fasciola specimens as a point source of eDNA within two rivers of the Grand River watershed in Southern Ontario. Sampling occurred at set distances downstream of the cage using purpose‐built sampling equipment. Detection was obtained at the cage (i.e., point of eDNA shedding) but not downstream at distances ≥10 m during stream discharges of approximately 1,632–2,332 L/s. The results indicate that eDNA is diluted rapidly in rivers with moderate discharge and that high‐resolution spatial sampling efforts may be necessary to obtain meaningful eDNA‐based distribution data of unionids, and other sessile organisms, present at low density in lotic systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations49
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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