Allometric scaling of eDNA production in stream‐dwelling brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) inferred from population size structure
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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 mass 0.36 ) best described patterns of eDNA concentration across streams ( r 2 = 0.43). ASM exhibited substantially improved model fit relative to biomass ( r 2 = 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 ( r 2 = 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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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle