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Enregistrement W1994988219 · doi:10.1577/t04-165.1

Comparison of Solution‐Based versus Laser Ablation Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry for Analysis of Larval Fish Otolith Microelemental Composition

2006· article· en· W1994988219 sur OpenAlexafffundabout
Stuart A. Ludsin, Brian J. Fryer, Joel E. Gagnon

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésOtolithInductively coupled plasma mass spectrometryLaser ablationEnvironmental scienceStrontiumChemistryMass spectrometryEnvironmental chemistryFish <Actinopterygii>FisheryBiologyChromatographyLaserPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Otolith microchemistry has become a widely used tool for fisheries‐based research in marine systems. However, its application to systems without well‐defined juvenile nursery areas in which distinct otolith elemental signatures can develop (i.e., most freshwater systems) remains limited. In large part, this deficiency is due to unsuitable protocols for reliably processing and analyzing small otoliths of larvae. Herein, we evaluate the abilities of solution‐based (SO) and laser ablation (LA) inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) to quantify the otolith elemental composition of larval yellow perch Perca flavescens captured in three distinct spawning locations in Lake Erie (USA–Canada). Analysis of otolith pairs by each technique demonstrated that both SO‐ and LA‐ICPMS could be used to reliably quantify the more abundant elements, such as Sr and Ba. Magnesium and zinc, analyzed by use of both SO‐ and LA‐ICPMS, also met the criteria for inclusion in our analyses (i.e., the coefficients of variation of standards were &lt;10.5%, and over 90% of samples were above detection limits at a single location). Upon closer inspection of the data, however, we found that estimates of Mg and Zn were only reliable for LA‐ICPMS. Estimates of these two elements using SO‐ICPMS were unrealistically high, probably owing to contamination during the otolith dissolution and handling phases. We also found that LA‐ICPMS provided more precise estimates than did SO‐ICPMS for nearly all elements explored, but LA‐ICPMS was somewhat limited by high limits of detection for some elements. Despite these differences, both techniques could accurately discriminate among larvae produced in different Lake Erie spawning locations, primarily because of the significant variation in Sr among larval otoliths. Ultimately, although both methods are appropriate for analysis of otoliths from larvae, we recommend the use of LA‐ICPMS in future otolith microchemical applications involving larvae.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations94
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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