<scp>eDNA</scp> metabarcoding reveals riverine fish community structure and climate associations in northeastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is a critical threat to northern freshwater ecosystems, yet many remote areas are data deficient in terms of biodiversity information. Generating community composition data through collection of environmental DNA (eDNA) is less labor‐intensive than traditional sampling methods and is being increasingly used in areas that have been historically difficult to sample such as northern freshwater habitats. Here, we employed eDNA metabarcoding using three mitochondrial markers at 174 coastal river sites, sampled over three years (2019–2021) across a broad region in northeastern North America, Newfoundland and Labrador. We characterized current riverine fish community composition, compared it to traditional sampling records, and quantified the influence of climate on variation in fish community composition. The analysis detected 33 fish species across the region (1–13 per location), including three non‐native species, as well as several new possible range expansions. Variance partitioning with redundancy analysis indicated ~56% of the variation in community composition could be explained by spatial and climate factors (~21% and ~7%, respectively, with an additional ~28% shared). A temporal comparison across a subset of locations with both eDNA and historical records (1965–1985) revealed that more species were detected on average with eDNA sampling, and that sampling method explained a small portion of the variation (~4%) in comparison with space (~10%) and climate (~7%). Ultimately, this work is the most complete survey of freshwater and diadromous fishes present in Newfoundland and Labrador to date, highlights new detections of non‐native species including previously unknown diversity for the region, and provides future direction for the application of eDNA analysis in northern riverine habitats.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».