Allometric scaling of eDNA production in stream‐dwelling brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) inferred from population size structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) concentration exhibits a positive correlation with organism abundance in nature, but modeling this relationship could be substantially improved by incorporating the biology of eDNA production. A recent model (Molecular Ecology, 10.1111/mec.15543) extended models of physiological allometric scaling to eDNA production, hypothesizing that brook trout eDNA production scales nonlinearly with mass as a power function with scaling coefficients <1 in lakes. To validate this hypothesis, we reanalyzed previously published data (Biological Conservation, 10.1016/j.biocon.2015.12.023) that examined the correlation between eDNA concentration and brook trout abundance in streams. We found that allometrically scaled mass (ASM) (e.g., ∑(individual mass0.36) best described patterns of eDNA concentration across streams (r2 = 0.43). ASM exhibited substantially improved model fit relative to biomass (r2 = 0.31, ∆AIC = 5.19), indicating that eDNA production did not scale linearly with biomass. However, the explanatory power of ASM was comparable to density (r2 = 0.40, ∆AIC = 1.25). Additionally, the optimal scaling coefficient estimated from the data (0.36) was substantially lower than that found in the previous study. Discrepancies between datasets could be attributable to ecological differences between study habitats (streams vs. lakes) or due to the exclusion of juveniles (i.e., individuals <75 mm) that can be abundant in stream environments. Nevertheless, this study adds to the growing body of literature demonstrating that individual eDNA production does not scale linearly with biomass.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».