Maritimes Coastal Biodiversity Monitoring Program – Beach Seining

Monitoring programs are an important component of Marine Protected Area (MPA) management, providing requisite information on the state of, and changes in, protected ecosystems. Monitoring is required to gauge the efficacy of MPAs towards their conservation objectives and provides information needed to evaluate the benefits provided to biodiversity from restricted access. However, in Nova Scotia’s coastal zone, there is a lack of baseline data, including fish diversity and community structure in macrophyte beds, which makes monitoring intractable. In 2017, the Eastern Shore Islands was identified as a coastal Area of Interest (AOI) for the potential establishment of an MPA. In 2018 an overview was conducted, detailing the spatial and temporal ecological attributes of the AOI. This information revealed a unique coastal ecosystem associated with a dense archipelago and relatively natural seascape. The abundance of plant and algal biogenic habitats within the area was assumed to host a diversity of juvenile fish species. The primary objective of this project is to begin development of a long-term biodiversity monitoring program in the Eastern Shore Islands and other coastal Areas of Interest for conservation planning. We propose implementing this program with the use of direct (beach seines, scuba diving, and stable isotope sampling) and indirect (environmental DNA - eDNA) sampling. Environmental DNA (eDNA) is a useful tool to examine marine biodiversity in a non-invasive way, on a small spatial scale. eDNA can be easily collected and filtered and is becoming increasingly cost efficient to sequence and may be a useful marine protected area monitoring tool. While eDNA generally yields comparable results to traditional sampling techniques in terms of biodiversity captured, little is known on how eDNA signals fluctuate across years (or even days to weeks). We will compare species detections using eDNA metabarcoding to visual surveys (scuba and seine nets) to census eelgrass beds across the coastal zone, providing a baseline and time series of species diversity on which to base long-term monitoring. This project will generate inventories of eelgrass bed locations, and fish and invertebrate diversity within eelgrass beds. We additionally collect fish length distribution data to examine seasonal and inter-annual trends in size structure over time. The data generated from direct and indirect sampling will provide a comprehensive and ongoing catalog of species diversity and community structure in coastal eelgrass beds, as well as best-practices for sampling eDNA in the coastal environment.

Cite this data as: Jeffery, N.W., Pettitt-Wade, H., Van Wyngaarden, M., and Stanley, R.R.E. Maritimes Coastal Biodiversity Monitoring Program – Beach Seining.

Published: December 2023. Coastal Ecosystems Science Division, Maritimes region, Fisheries and Oceans Canada, Dartmouth NS.

https://open.canada.ca/data/en/dataset/dbbcb23a-d018-4b70-b8ec-89997aded770

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Champ	Valeur
Dernière mise à jour	octobre 20, 2025, 02:58 (TU)
Créé	octobre 20, 2025, 02:58 (TU)
Domaine / Sujet Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.	Biota, Oceans
Titre Titre du jeu de données.	Maritimes Coastal Biodiversity Monitoring Program – Beach Seining
Description Une description du jeu de données.	Monitoring programs are an important component of Marine Protected Area (MPA) management, providing requisite information on the state of, and changes in, protected ecosystems. Monitoring is required to gauge the efficacy of MPAs towards their conservation objectives and provides information needed to evaluate the benefits provided to biodiversity from restricted access. However, in Nova Scotia’s coastal zone, there is a lack of baseline data, including fish diversity and community structure in macrophyte beds, which makes monitoring intractable. In 2017, the Eastern Shore Islands was identified as a coastal Area of Interest (AOI) for the potential establishment of an MPA. In 2018 an overview was conducted, detailing the spatial and temporal ecological attributes of the AOI. This information revealed a unique coastal ecosystem associated with a dense archipelago and relatively natural seascape. The abundance of plant and algal biogenic habitats within the area was assumed to host a diversity of juvenile fish species. The primary objective of this project is to begin development of a long-term biodiversity monitoring program in the Eastern Shore Islands and other coastal Areas of Interest for conservation planning. We propose implementing this program with the use of direct (beach seines, scuba diving, and stable isotope sampling) and indirect (environmental DNA - eDNA) sampling. Environmental DNA (eDNA) is a useful tool to examine marine biodiversity in a non-invasive way, on a small spatial scale. eDNA can be easily collected and filtered and is becoming increasingly cost efficient to sequence and may be a useful marine protected area monitoring tool. While eDNA generally yields comparable results to traditional sampling techniques in terms of biodiversity captured, little is known on how eDNA signals fluctuate across years (or even days to weeks). We will compare species detections using eDNA metabarcoding to visual surveys (scuba and seine nets) to census eelgrass beds across the coastal zone, providing a baseline and time series of species diversity on which to base long-term monitoring. This project will generate inventories of eelgrass bed locations, and fish and invertebrate diversity within eelgrass beds. We additionally collect fish length distribution data to examine seasonal and inter-annual trends in size structure over time. The data generated from direct and indirect sampling will provide a comprehensive and ongoing catalog of species diversity and community structure in coastal eelgrass beds, as well as best-practices for sampling eDNA in the coastal environment. Cite this data as: Jeffery, N.W., Pettitt-Wade, H., Van Wyngaarden, M., and Stanley, R.R.E. Maritimes Coastal Biodiversity Monitoring Program – Beach Seining. Published: December 2023. Coastal Ecosystems Science Division, Maritimes region, Fisheries and Oceans Canada, Dartmouth NS. https://open.canada.ca/data/en/dataset/dbbcb23a-d018-4b70-b8ec-89997aded770
Étiquettes / Mots-clés Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.	Eelgrass Fish Genomics Research... Nature and Environment Nova Scotia Oceans Science and Technology Water Sampling eDNA
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.) Format de fichier du jeu de données.
Taille du jeu de données Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication Date de publication du jeu de données.	2022-02-01
Période temporelle des données (date de début) Date de début des données dans le jeu de données.
Période temporelle des données (date de fin) Date de fin des données temporelles du jeu de données.
Zone géospatiale couverte Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.

Champ	Valeur
Catégorie d’accès Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
Licence Licence utilisée pour accéder au jeu de données.	Open Government Licence - Canada
Restrictions d’utilisation Restrictions d’utilisation des données.
Emplacement Emplacement du jeu de données.	https://open.canada.ca/data/en/dataset/dbbcb23a-d018-4b70-b8ec-89997aded770
Service de données Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire Propriétaire du jeu de données.	Fisheries and Oceans Canada | Pêches et Océans Canada
Point de contact Qui contacter concernant l’accès ?	Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada, [email protected]
Courriel du point de contact Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur Éditeur du jeu de données.
Courriel de l’éditeur Adresse courriel de l’éditeur.	[email protected]
Auteur Auteur du jeu de données.
Courriel de l'auteur Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.

Champ	Valeur
Identifiant Identifiant unique du jeu de données.
Langue Langue(s) du jeu de données
Lien vers la description du jeu de données Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
Identifiant persistant Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Type de portail Type de plateforme du portail source.

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Version Version du jeu de données	None
Source Source du jeu de données.	None
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Est une version d’un autre jeu de données Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Texte de provenance Texte de provenance des données.
URL de provenance URL de provenance des données.
Résolution temporelle Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Résolution géospatiale en mètres Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions) Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.

Champ	Valeur
Permission de la communauté autochtone Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données Communautés autochtones dont sont issues les données.

Champ	Valeur
Nombre de lignes de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
Nombre de colonnes de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
Nombre de cellules de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
Nombre de relations de données Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données Décrit la qualité des données du jeu de données.
Métrique de qualité des données Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

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