Paired environmental <scp>DNA</scp> and dive surveys provide distinct but complementary snapshots of marine biodiversity in a temperate fjord
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine biodiversity is a key indicator of ecosystem health and can be assessed using a variety of methods, including environmental DNA (eDNA) sampling. However, the ecology of eDNA in physically dynamic nearshore environments remains uncertain, particularly with regards to how eDNA stratifies with depth. Here, we paired eDNA sampling with dive surveys at six sites in Knight Inlet, British Columbia, Canada. eDNA samples were collected from the surface, midwater column and bottom (8–25 m depth) at each site, while dive surveys focused on the bottom (benthic) habitat. Amplicon sequencing using the mitochondrial 12S rRNA gene (targeting fish) and the COI gene (targeting marine invertebrates and algae) resolved significant differences in community composition in surface waters compared with midwater and bottom. Differences by depth were greater than differences across sites, with surface waters dominated by salmon (Oncorhynchus spp.) and rotifer DNA, and midwater and bottom samples largely dominated by Pacific herring, copepods, and mussels. eDNA samples collected at the surface, therefore, may not accurately capture benthic communities, particularly in systems with high levels of freshwater input such as coastal temperate fjords. Over small spatial scales, particularly in systems with strong stratification, adding samples from different depths may be more effective at maximizing inferred diversity rather than sampling more sites. In general, there was low overlap in species detection between dive and eDNA surveys (less than 10% for each taxonomic group – fish, invertebrates, and algae). However, we observed clear strengths for each method – dive surveys provided better taxonomic resolution, while eDNA resolved greater total diversity. These results suggest that the two survey methods can be used in tandem to provide distinct and complementary snapshots of marine biodiversity in the nearshore environment.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».