Testing the effectiveness of environmental <scp>DNA</scp> (<scp>eDNA</scp>) to quantify larval amphibian abundance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) monitoring is rapidly becoming an established approach for detecting the presence of aquatic organisms and may also be useful for indexing or estimating species abundance. However, the link between eDNA concentration and abundance of individuals (i.e., density or biomass) remains tenuous and may vary widely across species and environmental conditions. We investigated the relationship between eDNA concentration and abundance in two common and closely related amphibians in eastern North America, the wood frog (Rana sylvatica), and northern leopard frog (R. pipiens). We manipulated tadpole density in 80‐L mesocosms and documented the relationship between tadpole density and biomass and eDNA concentration through time. The two species differed in the amount of detectible genetic material produced, despite having comparable biomass. Concentration of eDNA increased with tadpole numbers and was primarily correlated with tadpole density in wood frogs and biomass in leopard frogs. eDNA degradation rates were rapid and comparable between species, with tadpoles becoming indetectable within 5 days post‐removal from the mesocosm, irrespective of tadpole density. Overall, our findings support that eDNA concentration has potential for tracking amphibian abundance in wetlands, but that indices of abundance are likely to be coarse and species‐specific calibration will be required. Future research should address how biotic and abiotic factors influence eDNA production, degradation, and recovery across species and through time before relying on eDNA for monitoring amphibian abundance in nature.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».