Enumeration potential of environmental <scp>DNA</scp> for Pacific salmon stock assessments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of environmental DNA (eDNA) has advanced over the past decade, with multiple approaches available for a variety of sampling media and species. While using eDNA for the purpose of simply detecting species is becoming a routine process, the utility of eDNA to estimate species abundance is not well understood. Here, we quantify salmon environmental DNA upstream of a fish counting fence along with river velocity, and together, use these values to determine the correlation between the number of salmon passing by the fish fence daily with daily eDNA rates in water before, during, and after the salmon spawning season for four Pacific salmonids ( Oncorhynchus gorbuscha , O. kisutch , O. tshawytscha , and O. nerka ; pink, coho, chinook, and sockeye, respectively). Throughout the spawning season, approximately 182,000 salmon were counted passing through the fence, of which >98% were pink salmon. Pink salmon exhibited strong correlation between human counts (effect size = 0.65, SE = 0.040) to eDNA rates in the present study and exhibited day‐to‐day variation and a unimodal profile rising and falling with human fish counts. However, the salmon species observed in much lower numbers exhibited a much weaker correlation with eDNA levels higher during the pre‐migratory period than during the migratory period for sockeye, coho, and chinook. Thus, for salmon spawning runs with less than ~1000 adults and daily counts of less than ~100, the juvenile and/or prior seasons eDNA signal appears to be indistinguishable from the adult spawning eDNA signal in our river system. However, for the large pink salmon run, eDNA rates appeared to reflect a local signal of salmon in space and time, essentially tracking these fish within days of passing through the eDNA sampling site.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle