Relationship between brook charr (<i>Salvelinus fontinalis</i>) <scp>eDNA</scp> concentration and angling data in structured wildlife areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate management of exploited fish populations is essential to ensure their long‐term sustainability. The use of eDNA as a tool for providing information on population relative abundance offers much potential although few examples in a fishery context have been documented. In this study, we collected 600 water samples from 30 lakes in Québec (Canada) to document the relationship between brook charr (Salvelinus fontinalis) angling data and their lake's eDNA concentration. Model selection with angling data and environmental parameters was used to find the best predictive model for eDNA concentration. We found a strong correlation between the average fish density from current and previous years (fish harvested/ha, adj. R2 = 0.76) with the mean eDNA concentration among lakes, supporting the growing trends in the literature. We observed very similar levels of correlation either when eDNA and angling data were from the same year or different years. We also found a pronounced inter‐year difference in lakes' eDNA quantity measured in 2019 and 2020. We hypothesize that the main drivers for this difference were inter‐seasonal variation including water temperature and associated variation in fish behavior. These results support the usefulness of eDNA as a quantitative tool for exploited fish 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».