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Enregistrement W4409855416 · doi:10.1038/s44358-025-00044-x

Utilizing aquatic environmental DNA to address global biodiversity targets

2025· article· en· W4409855416 sur OpenAlexaboutno aff
Florian Altermatt, Marjorie Couton, Luca Carraro, François Keck, Lori Lawson Handley, Florian Leese, Xiaowei Zhang, Yan Zhang, Rosetta C. Blackman

Notice bibliographique

RevueNature Reviews Biodiversity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental DNABiodiversityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBusinessEnvironmental planningBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving global biodiversity goals requires assessing, attributing and reversing the ongoing, unprecedented biodiversity decline in aquatic ecosystems, and relies on adequate data to inform policy and action. Analysis of environmental DNA (eDNA) has become established as a novel and powerful approach to assess the state and functioning of aquatic ecosystems, and although increasingly implemented by stakeholders its potential is not yet fully tapped. In this Perspective, we review the current state of aquatic eDNA research, focusing in particular on the policy relevance of eDNA and its utility in contributing towards the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework. We summarize key technological developments in eDNA science to measure organismal diversity, its potential for spatial and temporal upscaling to become a key reference for local to global biodiversity action, and the next steps needed to effectively implement eDNA for decision-making and reaching biodiversity targets. Using eDNA to support biodiversity assessment will particularly benefit the understanding of understudied ecosystems and allow the direct calculation of ecological indices and implementation of FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) and inclusive data curation. Important next steps for eDNA require proper method standardization and commonly agreed quality standards, populating reference databases, and overcoming methodological constraints in retrofitting novel eDNA-based approaches to existing biodiversity monitoring approaches. Aquatic eDNA-based technologies offer the potential for universal and standardized biodiversity monitoring. In this Perspective, Altermatt et al. discuss how these technologies can help to achieve the targets of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework through informing appropriate policy and actions, and describe the next steps required for widespread and equitable use of these technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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