Integrating physiology and environmental dynamics to operationalize environmental DNA (eDNA) as a means to monitor freshwater macro‐organism abundance
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated consistent positive correlations between organism abundance and absolute environmental DNA (eDNA) concentrations. Robust correlations in laboratory experiments indicate strong functional links, suggesting the potential for eDNA to monitor organism abundance in nature. However, correlations between absolute eDNA concentrations and organism abundance in nature tend to be weaker because myriad biotic and abiotic factors influence steady-state eDNA concentrations, decoupling its direct functional link with abundance. Additional technical challenges can also weaken correlations between relative organism abundance and relative eDNA data derived from metabarcoding. Future research must account for these factors to improve the inference of organism abundance from eDNA, including integrating the effects of organism physiology on eDNA production, eDNA dynamics in lentic/lotic systems, and key environmental parameters that impact estimated steady-state concentrations. Additionally, it is critical to manage expectations surrounding the accuracy and precision that eDNA can provide - eDNA, for example, cannot provide abundance estimates comparable to intensively managed freshwater fisheries that enumerate every individual fish. Recent developments, however, are encouraging. Current methods could provide meaningful information regarding qualitative conservation thresholds and emergent research has demonstrated that eDNA concentrations in natural ecosystems can provide rough quantitative estimates of abundance, particularly when models integrate physiology and/or eDNA dynamics. Operationalizing eDNA to infer abundance will probably require more than simple correlations with organism biomass/density. Nevertheless, the future is promising - models that integrate eDNA dynamics in nature could represent an effective means to infer abundance, particularly when traditional methods are considered too "costly" or difficult to obtain.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».