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Enregistrement W3105589945 · doi:10.1139/gen-2020-0042

Environmental DNA detection of endangered and invasive species in Kejimkujik National Park and Historic Site

2020· article· en· W3105589945 sur OpenAlexaffvenueabout
Tzitziki Loeza‐Quintana, Steven Crookes, Pei Yuan Li, Darrin Reid, Matthew J. Smith, Robert Hanner

Notice bibliographique

RevueGenome · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensParks CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental DNAEndangered speciesInvasive speciesBiologyNational parkTurtle (robot)EcologySampling (signal processing)Introduced speciesNova scotiaBiodiversityHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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