Environmental <scp>DNA</scp> survey of the Winter Salmonosphere in the Gulf of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.) are a foundation species around the north Pacific, yet many wild populations have experienced steep declines over the last decades associated with decreased marine survival. Due to limited sampling, our understanding of the dynamic North Pacific Ocean ecosystem remains poor and factors impacting marine survival of salmon remain largely unknown, specifically in the winter when salmon face limited resources. Here, we present a late winter ecosystem‐wide environmental DNA (eDNA) survey performed in 2019 and 2020 in the Gulf of Alaska. Our eDNA data refines the ocean distribution and relative abundance of Pacific salmon, as well as their prey such as copepods. Vertical diurnal migrators like myctophids and squid that are prey and/or competitors of salmon and represent the bulk of the open ocean biomass in the Gulf of Alaska. We detected these species irrespective of time of day in the eDNA data, resolving the nighttime bias associated with trawl catches. Furthermore, eDNA uncovered cryptic predators of salmon such as salmon sharks ( Lamna ditropis ) and beaked whales ( Ziphiidae ) not evident from catch or observer data. Open‐ocean communities of the central Gulf of Alaska were characterized by low species richness in contrast to hotspots of biological activity associated with oceanographic features such as eddies and the continental shelf. Network analysis revealed the ecological interactions that salmon navigate in the open‐ocean ecosystem by identifying key prey species, competitors, and predators and revealed the negative impact of the northern sea nettle ( Chrysaora melanaster ) on salmon that was associated with a marine heatwave in 2019. Finally, we highlight the utility of eDNA for open ocean ecosystem research and provide recommendations for further surveys. This dataset, complementing traditional survey methods, illustrates the winter salmonosphere in the North Pacific Ocean at improved resolution and provides a baseline for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; 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 ».