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Enregistrement W7123773215 · doi:10.36939/ir.202601131603

Environmental DNA as a tool to supplement sampling for fish community monitoring

2025· dissertation· en· W7123773215 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Klein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental DNASampling (signal processing)Catch per unit effortBiomass (ecology)Fish <Actinopterygii>Spring (device)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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