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Enregistrement W3112053409 · doi:10.1002/edn3.171

Lateral and longitudinal fish environmental DNA distribution in dynamic riverine habitats

2020· article· en· W3112053409 sur OpenAlexaff
Bettina Thalinger, Dominik Kirschner, Yannick Pütz, Christian Moritz, Richard Schwarzenberger, Josef Wanzenböck, Michael Traugott

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesÖsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Mots-clésEnvironmental DNAHabitatRiver ecosystemEnvironmental scienceFish migrationBiologyEcologyFreshwater fishSnowFish <Actinopterygii>Hydrology (agriculture)FisheryBiodiversityGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assessing the status and distribution of fish populations in rivers is essential for management and conservation efforts in these dynamic habitats. Currently, methods detecting environmental DNA (eDNA) are being established as an alternative and/or complementary approach to the traditional monitoring of fish species. In lotic systems, a sound understanding of hydrological conditions and their influence on the local target detection probability and DNA quantity is key for the interpretation of eDNA‐based results. However, the effect of seasonal and diurnal changes in discharge and the comparability of semi‐quantitative results between species remain hardly addressed. We conducted a cage experiment with four fish species (three salmonid and one cyprinid species) in a glacier‐fed, fish‐free river in Tyrol (Austria) during summer, fall, and winter discharge situations (i.e., 25‐fold increase from winter to summer). Each season, water samples were obtained on three consecutive days at 13 locations downstream of the cages including lateral sampling every 1–2 m across the wetted width. Fish eDNA was quantified by species‐specific endpoint PCR followed by capillary electrophoresis. Close to the cages, lateral eDNA distribution was heterogenous and mirrored cage placement within the stream. In addition to the diluting effect of increased discharge, longitudinal signal changes within the first 20 m were weakest at high discharge. For downstream locations with laterally homogenous eDNA distribution, the signals decreased significantly with increasing distance and discharge. Generally, the eDNA of the larger‐bodied salmonid species was less frequently detected, and signal strengths were lower compared to the cyprinid species. This study exemplifies the importance of hydrological conditions for the interpretation of eDNA‐based data across seasons. To control for heterogenous eDNA distribution and enable comparisons over time, sampling schemes in lotic habitats need to incorporate hydrological conditions and species traits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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