Winds of Change: Charting a Pathway to Ecosystem Monitoring Using Airborne Environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Airborne environmental DNA (airborne eDNA) analysis leverages the globally ubiquitous medium of air to deliver broad species distribution data and support ecosystem monitoring across diverse environments. As this emerging technology matures, addressing critical challenges and seizing key opportunities will be essential to fully realize its potentially transformative impact. In June 2024, the Southern eDNA Society convened over 100 researchers, industry leaders, and biodiversity management stakeholders in a landmark workshop to evaluate the current state of airborne eDNA research and chart a course for future development. Participants explored opportunities for integrating airborne eDNA into existing monitoring systems, but they unanimously agreed that research must first be applied to improving understanding of airborne eDNA ecology. The workshop emphasized the importance of collaborative engagement with stakeholders—including government agencies, Indigenous communities, and citizen scientists—to ensure practical and ethical implementation. This summary highlights current challenges and actionable recommendations, including improving our understanding of airborne eDNA ecology, harmonizing sampling methodology (e.g., devices, materials, sampling density, duration), identifying and mitigating sources of error, and fostering early, sustained stakeholder collaboration. By addressing these challenges, airborne eDNA analysis can become a transformative tool for biodiversity, biosecurity, and conservation monitoring on a global scale. Its ability to detect diverse taxonomic groups—including fungi, plants, arthropods, microbes, and vertebrates—positions airborne eDNA as a pivotal technology for holistic terrestrial biodiversity assessments that transcend traditional, species‐focused monitoring approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».