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Enregistrement W4296613398 · doi:10.1002/edn3.348

Environmental <scp>DNA</scp> reveals anadromous river herring habitat use and recolonization after restoration of aquatic connectivity

2022· article· en· W4296613398 sur OpenAlexaff
Matthew B. Ogburn, Louis V. Plough, Charles W. Bangley, Catherine L. Fitzgerald, Michael Hannam, Benjamin Lee, Gabriella Marafino, Kimberly D. Richie, Meghan R. Williams, Donald E. Weller

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Maryland Center for Environmental ScienceMaryland Sea Grant, University of MarylandNational Fish and Wildlife FoundationSmithsonian Institution
Mots-clésFish migrationAlewifeAlosaTributaryFisheryHabitatNursery habitatEcologyHerringRestoration ecologyWatershedEnvironmental scienceBiologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Restoring and sustaining anadromous fish populations is a grand challenge in the conservation of freshwater ecosystems. Alewife Alosa pseudoharengus and Blueback Herring Alosa aestivalis are two closely related anadromous fish for which responses to fish passage restoration are poorly known. We used a targeted environmental DNA method to sample 17 major tributaries of the Chesapeake Bay, USA, to determine the spatial extent of habitat use during the spawning season and the associations of habitat use with watershed characteristics. To help understand responses to restoration of fish passage, the study included portions of eight watersheds where dam removals, fish ladders, or dam failures provided access to habitats that were previously inaccessible to anadromous fish. Overall, 27.5% of samples showed positive detections for river herring, including at least one sample in 16 of 17 tributaries sampled. The presence of both species combined was negatively associated with elevation (relative influence [RI] = 29.8%) and positively associated with a watershed area (RI = 14.5%) and percent cropland (13.6%) of the watershed. In species‐specific analyses, both Alewife (RI = 24.8%) and Blueback Herring (26.2%) presence was negatively associated with elevation, Alewife were more common in watersheds with high percentages of cropland (RI = 19.1%), whereas Blueback Herring were more common in streams with large watersheds (23.2%). The use of formerly blocked spawning habitats was generally greater upstream of sites where dams were removed (2%–100% of habitat used) compared with sites where fish ladders were installed (0%–66.8% of habitat used). The broad‐scale sampling enabled by eDNA methods made it possible to identify habitat use patterns that can be applied to prioritize future restoration efforts and predict species‐specific responses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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