New insights on the distributions of freshwater turtles in southern Ontario using environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying species geographical distributions and understanding factors that underlie them, has been a long-standing focus in ecology. However, obtaining unbiased, accurate species occurrence data can be challenging, especially when the organism has low abundance or is cryptic. Environmental DNA (eDNA) has emerged as a fast, sensitive, and non-invasive survey tool to infer species presence. In aquatic ecosystems, eDNA has been widely applied to inform conservation of species at risk or for early detection of invasive species, but its potential for answering more fundamental ecological questions remains relatively unexplored. In my thesis, I used eDNA and community observations to explore the northern distributions and range limits of freshwater turtles, an understudied taxon in the current era of rapid climate change: I centered my thesis on three freshwater turtles in southern Ontario, Canada: midland painted turtle (Chrysemys picta marginata), northern map turtle (Graptemys geographica), and common musk turtle (Sternotherus odoratus). In chapter II, I focused on G. geographica and a single lake during winter, applying eDNA to detect communal overwintering sites below the ice. My work confirmed that eDNA can locate overwintering turtles and revealed a new site, which was further confirmed using a remotely controlled underwater vehicle. Chapter III focused on S. odoratus, where I used eDNA to sample waterbodies in southeastern Ontario within and beyond its known northern range. I modelled its distribution using Maximum Entropy (MaxEnt) with parameters fully optimized. I integrated eDNA detections with community observations and gained new insights on environmental variables that shape and constrain the turtle’s distribution. In chapter IV, I modelled the northern distributions of all three turtles again using optimized MaxEnt. I addressed the issue of overfitting and improved the biological interpretability of MaxEnt models by implementing variable collinearity reduction protocols. Overall, my models suggested that distributions of the turtles are shaped by thermal conditions, characteristics of aquatic habitats, and topographical features. Collectively, my work sheds new light on aspects of spatial ecology of three temperate freshwater turtles and contributes to an expanding toolbox of methods for surveying species, identifying critical habitat, and better understanding the factors that shape or limit species distributions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».