Environmental DNA detection of endangered and invasive species in Kejimkujik National Park and Historic Site
Notice bibliographique
Résumé
The use of environmental DNA (eDNA) allows the early detection of aquatic species at low densities (e.g., elusive and invasive species), which otherwise could be challenging to monitor using conventional techniques. Here, we assess the ability of eDNA sampling to detect the presence or absence of one species at risk (Blanding's turtle) and two invasive species (chain pickerel and smallmouth bass) in Kejimkujik National Park and National Historic Site, Nova Scotia, where the aquatic system is highly acidic and rich in organic compounds. Five replicates of 1 L water samples were taken per sampling site. Water filtration and eDNA extractions were performed on-site, while qPCR reactions were performed in the laboratory using species-specific assays. Samples were treated with an inhibition removal kit and analyzed pre- and post-inhibition removal. Despite the low pH and PCR inhibitors in water samples, our results showed positive eDNA detections in almost all expected positive sites (except in one site for Blanding's turtle). Detections of the target species were also observed at sites where their presence was previously unknown. Our study supports the advantage of eDNA to monitor species at low densities, revealing new distributions or recently invaded areas. We also demonstrate how eDNA can directly instruct management strategies in Kejimkujik.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».