Sampling intensity and temporal persistence of airborne eDNA in partially enclosed spaces
Notice bibliographique
Résumé
Airborne environmental DNA (eDNA) has shown promise as a terrestrial biomonitoring tool and its ecological applications are expanding. Despite its growing use, airborne eDNA does not yet have the extensive body of supporting research like its aquatic counterpart, with considerable uncertainty remaining concerning how airborne eDNA behaves, with regards to signal duration, and how much sampling effort is needed to capture DNA in a given airspace. By using airborne eDNA in a semi-controlled environment which acted as an artificial roost where bat species and their abundances were known, we estimated the sampling intensity (both the number of samples and number of sampling events) required to capture bat diversity of a given airspace, as well as signal persistence of airborne eDNA. Together these data provide a temporal scale for airborne eDNA measurements. The majority of species richness was detected using as little as 4 samplers in this enclosed space and the greater the number of sampling events, the fewer samplers were needed. Both air movement and the type of environment (i.e., enclosed space, open area etc.) are likely to impact detection and need to be considered during study design. eDNA also appeared to settle out of the air quickly, suggesting that detections likely reflect recent activity, which also has important implication for rare species which may only have a narrow window for detection. Our results add to the growing body of literature that indicate airborne eDNA can be a useful biosurvey method, especially for rapid surveys in communities with high turnover rates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».