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Enregistrement W3042072305 · doi:10.1111/mec.15543

The relationship between eDNA particle concentration and organism abundance in nature is strengthened by allometric scaling

2020· article· en· W3042072305 sur OpenAlexafffund
Matthew C. Yates, Dylan M. Glaser, John R. Post, Melania E. Cristescu, Dylan J. Fraser, Alison M. Derry

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversity of CalgaryUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAllometryBiologyAbundance (ecology)Biomass (ecology)Intraspecific competitionEcologyScalingPopulationRelative species abundancePopulation densityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organism abundance is a critical parameter in ecology, but its estimation is often challenging. Approaches utilizing eDNA to indirectly estimate abundance have recently generated substantial interest. However, preliminary correlations observed between eDNA concentration and abundance in nature are typically moderate in strength with significant unexplained variation. Here, we apply a novel approach to integrate allometric scaling coefficients into models of eDNA concentration and organism abundance. We hypothesize that eDNA particle production scales nonlinearly with mass, with scaling coefficients < 1. Wild populations often exhibit substantial variation in individual body size distributions; we therefore predict that the distribution of mass across individuals within a population will influence population‐level eDNA production rates. To test our hypothesis, we collected standardized body size distribution and mark–recapture abundance data using whole‐lake experiments involving nine populations of brook trout. We correlated eDNA concentration with three metrics of abundance: density (individuals/ha), biomass (kg/ha) and allometrically scaled mass (ASM) (∑(individual mass 0.73 )/ha). Density and biomass were both significantly positively correlated with eDNA concentration (adj. r 2 = 0.59 and 0.63, respectively), but ASM exhibited improved model fit (adj. r 2 = 0.78). We also demonstrate how estimates of ASM derived from eDNA samples in "unknown" systems can be converted to biomass or density estimates with additional size‐structure data. Future experiments should empirically validate allometric scaling coefficients for eDNA production, particularly where substantial intraspecific size distribution variation exists. Incorporating allometric scaling may improve predictive models to the extent that eDNA concentration may become a reliable indicator of abundance in nature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations155
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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