Biogeochemical tags in fish: predicting spatial variations in strontium and manganese in <i>Salmo trutta</i> scales using stream water geochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Fish scales of Salmo trutta exhibited regional patterning in Sr and Mn concentrations in major third-order tributaries in a small upland catchment (the Dee catchment in Wales, United Kingdom; drainage area ∼1800 km2) that appeared to reflect regional variability in catchment geology and stream water chemistry. When baseline signatures in scale element concentrations were established at a number of sites (n = 12) among the upper, middle, and lower regions of the Dee catchment, 73% of fish were classified to their region of capture based on Sr and Mn in scales. However, the regional patterning in scale chemistry was degraded when high-resolution catchment-wide variability in scale element concentrations was predicted using element concentrations in stream water as a proxy for Sr and Mn in scales at 792 sites in first-, second-, and third-order tributaries in the catchment (mean distance between neighbouring sites = 738 m, range = 41–3634 m). This analysis indicated that many locations throughout the catchment could be potential source locations and demonstrates that the initial classification accuracy was artificially inflated. We have illustrated limitations of the site-based study design commonly employed in biogeochemical tagging studies. Future studies should take account of potential variation in baseline signatures at fine geographical scales when determining the accuracy of stock discrimination using biogeochemical tags.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».