Environmental DNA as a management tool for tracking artificial waterhole use in savanna ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Game parks are the last preserve of many large mammals, and in savanna ecosystems, management of surface waters poses a conservation challenge. In arid and semi-arid regions, water can be a scarce resource during dry seasons and drought. Artificial waterholes are common in parks and reserves across Africa, but can alter mammal community composition by favoring drought intolerant species, with consequences for disease dynamics, and population viability of drought-tolerant species. Analysis of waterborne environmental DNA (eDNA) is increasingly used to inform conservation of rare and invasive species, and conduct large-scale biodiversity assessments. To explore the reliability of eDNA as an indicator of mammal waterhole use in savannas, we compare eDNA metabarcoding and camera traps for documenting artificial waterhole use in the Kruger National Park, South Africa, a global hotspot for mammal diversity. We show that eDNA metabarcoding can recover the majority of mammal species detected by camera traps, including a number of endangered species, but DNA signatures of mammal visitation are temporally limited, with best performance when tracking water-dependent large bodied mammals visiting within two days of sampling. Our results highlight limitation of eDNA based monitoring in these systems, including the lack of long-term eDNA persistence in small and highly utilized waterholes, and variability in detection rates among species. However, we demonstrate that eDNA-based approaches can be used to track mammals of conservation concern, and reflect patterns of recent waterhole use and co-occurrence across water-dependent species, both of which are crucial for making evidence-based decisions regarding water management and provisioning.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».