Integrating eDNA and citizen science observations to model distribution of a temperate freshwater turtle near its northern range limit
Notice bibliographique
Résumé
Background To determine species distributions and the factors underlying them, reliable occurrence data are crucial. Assembling such data can be challenging for species with cryptic life histories or that occur at low densities. Methods We developed species-specific eDNA protocols, from sampling through data interpretation, to detect the common musk turtle ( Sternotherus odoratus ) and tested whether eDNA occurrences change our understanding of the species distribution and the factors that shape its northern range limit. We used Species Distribution Models (SDMs) with full parameter optimization on citizen science observations of S. odoratus in Southern Ontario alone and together with eDNA occurrences. Results Our eDNA protocol was robust and sensitive. SDMs built from traditional observations and those supplemented with eDNA detections were comparable in prediction accuracy. However, models with eDNA detections suggested that the distribution of S. odoratus in Southern Ontario is underestimated, especially near its northern range limit, and that it is shaped by thermal conditions, hydrology, and elevation. Our study underscores the promise of eDNA for surveying cryptic aquatic organisms in undocumented areas, and how such insights can help us to improve our understanding of species distributions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».