Vernal Pool Amphibian Inventories in the Temperate Forests of Eastern North America: Can Environmental DNA Replace the Traditional Methods?
Notice bibliographique
Résumé
Amphibian populations have been globally declining since at least 1990. In the temperate forests of eastern North America, vernal pools offer important breeding habitats to many amphibians but are usually not considered for forest management because of their small size and temporary status. The effective monitoring and management of amphibians rely on accurate knowledge of their spatiotemporal distributions, which is often expensive to collect due to the amount of fieldwork required. In this study, we tested whether eDNA metabarcoding could identify the same amphibian communities as the traditional inventory protocols. We collected eDNA samples in twelve vernal pools in the spring of 2019 and identified their communities via metabarcoding. At each pool, three traditional amphibian inventory methods were used: call surveys, trapping, and active search surveys. In total, 13 amphibian species were detected, with most of them being detected using both eDNA and the traditional methods. When comparing the results of eDNA with the traditional methods, we found that species ecology and behavior are key factors of its detectability via a specific method. With its higher taxonomical precision and repeatability, eDNA metabarcoding allows for the inventorying of amphibian species living and reproducing in vernal pools and their vicinity with accuracy. As eDNA metabarcoding is inexpensive compared to the traditional methods, we conclude that eDNA sampling should be considered for integration as a standard monitoring tool, after an initial assessment of amphibian diversity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».