Including environmental covariates clarifies the relationship between endangered Atlantic salmon (Salmo salar) abundance and environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
Collecting environmental DNA (eDNA) as a nonlethal sampling approach has been valuable in detecting the presence/absence of many imperiled taxa; however, its application to indicate species abundance poses many challenges. A deeper understanding of eDNA dynamics in aquatic systems is required to better interpret the substantial variability often associated with eDNA samples. Our sampling design took advantage of natural variation in juvenile Atlantic salmon (Salmo salar) distribution and abundance along 9 km of a single river in the Province of New Brunswick (Canada), covering different spatial and temporal scales to address the unknown seasonal impacts of environmental variables on the quantitative relationship between eDNA concentration and species abundance. First, we asked whether accounting for environmental variables strengthened the relationship between eDNA and salmon abundance by sampling eDNA during their spring seaward migration. Second, we asked how environmental variables affected eDNA dynamics during the summer as the parr abundance remained relatively constant. Spring eDNA samples were collected over a 6‐week period (12 times) near a rotary screw trap that captured approximately 18.6% of migrating smolts, whereas summer sampling occurred (i) at three distinct salmon habitats (9 times) and (ii) along the full 9 km (3 times). We modeled eDNA concentration as a product of fish abundance and environmental variables, demonstrating that (1) with inclusion of abundance and environmental covariates, eDNA was highly correlated with spring smolt abundance and (2) the relationships among environmental covariates and eDNA were affected by seasonal variation with relatively constant parr abundance in summer. Our findings underscore that with appropriate study design that accounts for seasonal environmental variation and life history phenology, eDNA salmon population assessments may have the potential to evaluate abundance fluctuations in spring and summer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,008 |
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 ».