Monitoring the silver carp invasion in Africa: a case study using environmental DNA (eDNA) in dangerous watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Biodiverse habitats are increasingly subject to an intensification of anthropogenic stressors that may severely diminish species richness. Invasive species pose a dominant threat to biodiversity and biosecurity, particularly in biodiversity hotspots like Kruger National Park, South Africa. The invasive silver carp, Hypophthalmichthys molitrix, was introduced into the Olifants River and may experience range spread owing to favorable environmental conditions. Intensive monitoring protocols are necessary to effectively manage invasions of species like silver carp. Unfortunately, tropical and sub-tropical aquatic systems are difficult to monitor using conventional methods (e.g., netting, electrofishing and snorkeling) owing to a range of factors including the presence of dangerous megafauna. Conservation of such systems may be advanced by the adoption of novel methods, including environmental DNA (eDNA) detection. Here, we explore the utility of environmental DNA (eDNA) to conduct safe, reliable and repeatable surveys in dangerous watersheds using silver carp as a case study. We conducted eDNA surveys at 12 sites in two neighbouring watersheds, and determined that the species has expanded its range within the Olifants River and to the south in the Sabie River. Expansion in the former is consistent with the presence of suitable spawning conditions. We discuss the implications of this survey for biodiversity monitoring in similar aquatic systems in the tropics and advocate an integrative approach to biomonitoring in these ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».