It’s complicated … environmental DNA as a predictor of trout and char abundance in streams
Notice bibliographique
Résumé
The potential to provide inferences about fish abundance from environmental (e)DNA samples has generated great interest. However, the accuracy of these abundance estimates is often low and variable across species and space. A plausible refinement is the use of common aquatic habitat monitoring data to account for attributes that influence eDNA dynamics. We therefore evaluated the relationships between eDNA concentration and abundance of bull trout (Salvelinus confluentus), westslope cutthroat trout (Oncorhynchus clarkii lewisi) and rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) at 42 stream sites in the Intermountain West (USA and Canada) and tested whether accounting for site-specific habitat attributes improved the accuracy of fish abundance estimates. eDNA concentrations were positively associated with fish abundance, but these relationships varied by species and site, and there was still considerable variation unaccounted for. Random site-level differences explained much of this variation, but specific habitat attributes of those sites explained relatively small amounts of this variation. Our results underscore that either eDNA sampling or environmental characterization will require further refinement before eDNA can be used reliably to estimate fish abundance in streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».