Comparative efficacy of eDNA and conventional methods for monitoring wetland anuran communities
Notice bibliographique
Résumé
Documenting biodiversity, species occurrence, and species status require reliable monitoring techniques, but the complex life history and cryptic behavior of many anurans create challenges for conventional monitoring approaches. Environmental DNA (eDNA) surveys are a promising alternative (or complement) to conventional anuran monitoring, but their relative success has not been fully tested. We assessed the comparative efficacy of targeted eDNA detection via quantitative PCR (qPCR) and three conventional amphibian survey methods (visual encounter, breeding call, and larval dipnet surveys) for detecting nine anuran species in natural wetlands in southern Ontario, Canada. Our analyses revealed that all assessment methods yielded imperfect detection, with visual encounter and eDNA surveys detecting the greatest species richness and eDNA surveys requiring the fewest sampling events. Amphibian community composition results differed among survey methods and sampling events, and detection efficacy was markedly variable, with some species requiring two to three methods to maximize detection success. Notably, two relatively terrestrial species ( Anaxyrus americanus and Hyla versicolor ) had relatively low and seasonally variable eDNA detection rates, suggesting that species-specific ecology likely affects eDNA presence or detection. These findings suggest that optimized monitoring for complex anuran communities may require application of multiple monitoring methods, which may need to be tailored to individual target species or communities.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».