Monitoring estuarine fish communities: environmental DNA (eDNA) metabarcoding as a complement to beach seining
Notice bibliographique
Résumé
Environmental deoxyribonucleic acid (eDNA) metabarcoding offers advantages over physical capture for identifying and quantifying animals in monitoring programs. In this study, the fish community was sampled at three stations (inner, middle, and outer estuary) in three estuaries in August 2020, and four estuaries in June and August 2021 (Prince Edward Island, Canada) using both beach seining and eDNA metabarcoding. Two 12S primer sets, 12S-160 and 12S-248F, with different amplicon lengths, yielded similar results. eDNA metabarcoding consistently detected species captured by 186 co-located beach seines and revealed additional species. It also detected monthly (June–August), interannual (2020–2021), and spatial shifts in the fish community, distinguishing stations separated by as little as 0.4 km. Positive correlations existed between eDNA metabarcoding species reads and beach seining captures. These findings suggest eDNA metabarcoding complements physical capture methods for characterizing nearshore fish communities in Prince Edward Island’s estuaries. While eDNA techniques lack certain population parameter information provided by physical methods, such as size, sex, and age structure, they offer a more comprehensive diversity assessment and presence–abundance insights, especially in inaccessible environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».