First national survey of terrestrial biodiversity using airborne eDNA
Notice bibliographique
Résumé
Near real-time data across taxa are necessary for quantifying biodiversity at regional to continental scales and evaluating conservation measures. Yet, standardized methods and globally distributed infrastructure are still lacking. In this study, we conducted the first national survey of terrestrial biodiversity using a metabarcoding approach on airborne environmental DNA collected by a national ambient air quality monitoring network. Our goal was to perform a multi-taxonomic biodiversity assessment at a national scale, compare detections with those of another large-scale monitoring approach (citizen sciences) and estimate a tentative minimum eDNA transportation distance. We identified over 1,100 taxa, including vertebrates, invertebrates, protists, fungi and plants covering a wide range of life history traits and ecological niches. Citizen science and eDNA detections were complementary, with eDNA better mapping less charismatic and difficult to spot taxa, demonstrating its potential to align with global conservation goals. Airborne eDNA signals were relatively local (< 80 km), likely due to the deposition of the larger particles from the air over shorter distances and limited wind transportation at near ground level. Overall, our results show that molecular protocols integrated into existing air quality monitoring networks can provide standardized, biodiversity monitoring at relatively low field cost, with potential for broad scalability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».