eDNA provides accurate population abundance estimates with bioenergetics and particle mass-balance modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic activities have led to an unprecedented crisis in freshwater biodiversity loss. The capacity to monitor the abundance of wild populations is critical to conserving biodiversity, but conventional physical specimen collection methods are invasive, costly, and labour-intensive. Environmental DNA (eDNA) offers a promising alternative, being easy to sample, with studies under controlled laboratory conditions showing consistent correlations between eDNA concentration and abundance. However, applying eDNA to monitor abundance remains contentious, as eDNA particle dynamics and the ecology of eDNA production can decouple this relationship in natural ecosystems. To address this, we provide a novel modeling method to produce population estimates from eDNA. We integrated bioenergetics and mass-balance frameworks to relate eDNA concentrations to freshwater fish population abundance estimated through conventional mark-recapture in Brook Trout (Salvelinus fontinalis) across nine Rocky Mountains lakes, five of which underwent size-selective harvesting over two years. Our integrated framework improved the variance explained in eDNA concentrations from 24% to 71%. The integrated model accurately distinguished most (94%) abundance estimates across populations and sampling periods, detecting both natural and harvest-induced reductions in abundance within several populations. This study is the first to empirically integrate the DNA production mechanism and particle dynamics and provide a new methodological approach enabling rapid and accurate abundance quantification. We also discuss how this new tool can be integrated in existing monitoring programs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».