Toward a national <scp>eDNA</scp> strategy for the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) data make it possible to measure and monitor biodiversity at unprecedented resolution and scale. As use‐cases multiply and scientific consensus grows regarding the value of eDNA analysis, public agencies have an opportunity to decide how and where eDNA data fit into their mandates. Within the United States, many federal and state agencies are individually using eDNA data in various applications and developing relevant scientific expertise. A national strategy for eDNA implementation would capitalize on recent scientific developments, providing a common set of next‐generation tools for natural resource management and public health protection. Such a strategy would avoid patchwork and possibly inconsistent guidelines in different agencies, smoothing the way for efficient uptake of eDNA data in management. Because eDNA analysis is already in widespread use in both ocean and freshwater settings, we focus here on applications in these environments. However, we foresee the broad adoption of eDNA analysis to meet many resource management issues across the nation because the same tools have immediate terrestrial and aerial applications.
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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 | 0,052 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».