DIRECTLY COMPARING AN EFFECTIVE EDNA PROTOCOL TO TRADITIONAL SURVEY METHODS FOR DETECTING OCCUPANCY OF BLANDING’S TURTLES (Emydoidea blandingii)
Notice bibliographique
Résumé
Blanding’s Turtles (Emydoidea blandingii; BLTU) are an at-risk semi-aquatic turtle occurring in the Great Lakes-St. Lawrence region. Population monitoring and management of this species can only occur once populations have been located. BLTU occupancy is typically determined using visual encounter (VES) or trapping (TS) surveys. However, these traditional methods can be labour intensive, costly and invasive. Environmental DNA (eDNA) is a survey technique that has been used to detect the occupancy of endangered species, including the BLTU. We set out to design an effective eDNA collection protocol to improve BLTU detection. Collection method and filter pore size had no significant effect on the proportion of positive detections. Sampling season and preservation method had a significant effect on the proportion of positive detections; sample filters collected during the active season (April-July) that were submerged in 96% ethanol and refrigerated produced the lowest proportion of false negatives. We determined that 4, 13, and 24 samples were required to achieve a 95% eDNA detection probability in the active, inactive and winter seasons at radiotelemetry confirmed locations using McArdle’s equation. We directly compared our improved eDNA protocol to visual encounter and trapping surveys at two separate sites within the species range. We found no significant difference in the proportion of positive occupancy results obtained by eDNA and VES in Ontario, or eDNA and TS in Illinois. eDNA can produce new insights on BLTU occupancy. Notably, eDNA detected BLTU at two conservation areas without any detection by TS in 808 and 632 historical trap-nights. At a 10-ha site we estimate that eDNA is the least time consuming, and that VES is the least expensive. TS were most expensive and time consuming. eDNA surveys have additional advantages in that they can be completed by technicians with minimal training, no scientific permits and at remote sites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».