Spatial Heterogeneity of eDNA Transport Improves Stream Assessment of Threatened Salmon Presence, Abundance, and Location
Notice bibliographique
Résumé
The integration of environmental DNA (eDNA) within management strategies for lotic organisms requires translating eDNA detection and quantification data into inferences of the locations and abundances of target species. Understanding how eDNA is distributed in space and time within the complex environments of rivers and streams is a major factor in achieving this translation. Here we study bidimensional eDNA signals in streams to predict the position and abundance of Atlantic salmon (Salmo salar) juveniles. We use data from sentinel cages with a range of abundances (3–63 juveniles) that were deployed in three coastal streams in New Brunswick, Canada. We evaluate the spatial patterns of eDNA dispersal and determine the effect of discharge on the dilution rate of eDNA. Our results show that eDNA exhibits predictable plume dynamics downstream from sources, with eDNA being initially concentrated and transported in the midstream, but eventually accumulating in stream margins with time and distance. From these findings we developed a fish detection and distribution prediction model based on the eDNA ratio in midstream versus bankside sites for a variety of fish distribution scenarios. Finally, we advise that sampling midstream at every 400 m is sufficient to detect a single fish at low velocity, but sampling efforts need to be increased at higher water velocity (every 100 m in the systems surveyed in this study). Studying salmon eDNA spatio-temporal patterns in lotic environments is essential to developing strong quantitative population assessment models that successfully leverage eDNA as a tool to protect salmon populations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».