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Enregistrement W4367052777 · doi:10.7717/peerj.14772

Out of thin air: surveying tropical bat roosts through air sampling of eDNA

2023· article· en· W4367052777 sur OpenAlexaff
Nina R. Garrett, Jonathan Watkins, Charles M. Francis, Nancy B. Simmons, Amanda M. Naaum, Andrew G. Briscoe, Rosie Drinkwater, Elizabeth L. Clare

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationBiodiversityEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding roosting behaviour is essential to bat conservation and biomonitoring, often providing the most accurate methods of assessing bat population size and health. However, roosts can be challenging to survey, e.g ., physically impossible to access or presenting risks for researchers. Disturbance during monitoring can also disrupt natural bat behaviour and present material risks to the population such as disrupting hibernation cycles. One solution to this is the use of non-invasive monitoring approaches. Environmental (e)DNA has proven especially effective at detecting rare and elusive species particularly in hard-to-reach locations. It has recently been demonstrated that eDNA from vertebrates is carried in air. When collected in semi-confined spaces, this airborne eDNA can provide remarkably accurate profiles of biodiversity, even in complex tropical communities. In this study, we deploy novel airborne eDNA collection for the first time in a natural setting and use this approach to survey difficult to access potential roosts in the neotropics. Using airborne eDNA, we confirmed the presence of bats in nine out of 12 roosts. The identified species matched previous records of roost use obtained from photographic and live capture methods, thus demonstrating the utility of this approach. We also detected the presence of the white-winged vampire bat ( Diaemus youngi ) which had never been confirmed in the area but was long suspected based on range maps. In addition to the bats, we detected several non-bat vertebrates, including the big-eared climbing rat ( Ototylomys phyllotis ), which has previously been observed in and around bat roosts in our study area. We also detected eDNA from other local species known to be in the vicinity. Using airborne eDNA to detect new roosts and monitor known populations, particularly when species turnover is rapid, could maximize efficiency for surveyors while minimizing disturbance to the animals. This study presents the first applied use of airborne eDNA collection for ecological analysis moving beyond proof of concept to demonstrate a clear utility for this technology in the wild.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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