Comparing Physical Collection and Environmental DNA Methods for Determining Abundance Patterns of Gammarus Species along an Estuarine Gradient
Notice bibliographique
Résumé
Estuaries are productive systems with rapid changes in natural stressors, such as salinity, that make perturbation detection challenging. Amphipods are vital to estuarine assemblages and may serve as anthropogenic stress indicators. However, practical methods of monitoring species composition and abundance are lacking. This study aims to describe the spatial patterns of four Gammarus spp. in northwest Atlantic estuaries and to compare their compositions and abundances between collection methods using artificial substrates, macrophyte raking, light-baited traps, and species-specific quantitative PCR analyses from sediment environmental DNA (eDNA). Sampling occurred in upper, mid, and lower estuary zones within three estuaries of Prince Edward Island (Canada). G. tigrinus was rarely found in the upper zones with any method. G. mucronatus was predominant in the upper–mid zones across the physical methods, and its abundance declined with increasing salinity. G. lawrencianus was a dominant species across zones, but its abundance did not change with salinity. G. oceanicus was predominant in lower-zone artificial substrates. Species abundances generally correlated with physical collection methods. Sediment eDNA did not detect the spatial effects observed via the physical methods but was correlated with the mean counts of G. mucronatus. The Gammarus spp. assemblages are spatially partitioned in short estuaries, though the sampling method is critical when interpreting estuary patterns. Though multiple methods are ideal for compositional comparisons, abundance monitoring should employ light traps.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».