Environmental DNA as a tool to supplement sampling for fish community monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA), the genetic material shed by organisms into the environment, is a promising tool for fisheries monitoring due to its non-lethal, and efficient sampling. My thesis evaluates the use of eDNA as a complementary approach to gillnet surveys within the Coordinated Aquatic Monitoring Program (CAMP) in Manitoba. The primary objectives of my thesis were to assess (1) whether seasonal variation and site differences influence eDNA detectability of target species, and (2) whether eDNA concentration is associated with traditional measures of relative abundance, including Catch Per Unit Effort (CPUE) and Biomass Per Unit Effort (BPUE). Water samples were collected at various time points from Lac du Bonnet and Pointe du Bois, Winnipeg River system, and analyzed with species-specific assays for five fishes: Walleye (Sander vitreus), Spottail Shiner (Hudsonius hudsonius), Yellow Perch, (Perca flavescens), Trout-perch (Percopsis omiscomaycus), and Burbot (Lota lota). Seasonal eDNA sampling detected all species on both waterbodies during spring and fall, except for Burbot, which was not detected at one of the three sites in the fall. eDNA and gillnetting results showed consistent detections for four of the five species, with Burbot detected more often by eDNA than gillnets. While most species showed weak association between eDNA and CPUE/BPUE, Burbot displayed a significant positive relationship. These findings demonstrate that eDNA has the potential to expand detection of underrepresented species and enhance monitoring programs.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».