Tracking terrestrial wildlife with environmental <scp>DNA</scp> : Methods designed by and for Indigenous organizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context . Environmental DNA (eDNA) could be a great addition to the toolbox of Indigenous organizations for wildlife monitoring. Knowledge gained through prolonged presence on the land, along with culture and tradition, combines with new technologies to support Indigenous stewardship of ancestral lands. However, the reliability of eDNA for the detection of terrestrial wildlife needs to be improved, and protocols that are suitable for Indigenous contexts are required. The objective of this community‐driven research was to develop and test eDNA‐based methods for the detection and monitoring of terrestrial species by Indigenous organizations. Methods . The study was carried out on Abitibiwinni Aki, the ancestral land of the Abitibiwinni First Nation (boreal Quebec, Canada). Protocols were co‐developed and detection probabilities were compared across a variety of substrates and sampling methods for three species of Cervidae held in captivity. Results . Snow sampling provided the highest detection probability, followed by dust and invertebrate sampling. Water sampling yielded less consistent results and is not recommended for the detection of terrestrial wildlife unless locally validated. Synthesis and applications . The protocols that emerged from this collaborative project are available to Indigenous and non‐Indigenous organizations around the world to support their land monitoring efforts. This research also contributes to the scientific community by providing a robust and unique comparison of eDNA sampling methods for the detection of terrestrial species.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».