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Enregistrement W2021701642 · doi:10.1577/t03-091.1

Habitat Fingerprints for Lake Superior Coastal Wetlands Derived from Elemental Analysis of Yellow Perch Otoliths

2004· article· en· W2021701642 sur OpenAlexaff
John C. Brazner, Steven E. Campana, Danny K. Tanner

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOtolithWetlandHabitatPopulationPerchEnvironmental scienceAquatic ecosystemFisheryBioindicatorEcologyFish <Actinopterygii>BiologyEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assessing the ecological importance of coastal habitats to Great Lakes ecosystems requires an understanding of the ecological linkages between coastal and offshore waters. Elemental analysis of fish otoliths has emerged as a powerful technique that can provide a natural tag for determining nursery area affiliation, population structure, and movement of individual fish. Since the elemental composition of fish otoliths reflects some of the environmental conditions under which a fish was reared, otolith chemistry can record differences in ambient water conditions specific to habitats used during a fish's life history. Although few studies have been conducted in freshwaters, trace element analysis of marine fish otoliths has proven useful in identifying the chemical signatures unique to particular spawning and nursery habitats. To examine the utility of this method in freshwater, sagittae were removed from 275 young‐of‐the‐year yellow perch Perca flavescens captured from eight wetlands in western Lake Superior during August 2001. They were analyzed for Ca and 13 minor and trace elements using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) and inductively coupled atomic emission mass spectrometry (ICPAES). Otolith concentrations of Ba, K, Mg, Mn, Na, and Sr differed significantly among wetlands (ANOVA, P &lt; 0.001). Interwetland differences were also pronounced when analyzed as a multivariate fingerprint (MANOVA, P &lt; 0.001). Discriminant function analysis revealed relatively distinct chemical fingerprints associated with each wetland. Wetland classification accuracy based on a five‐element model (Sr, Mn, K, Ba, and Mg) ranged from 62% to 100% and averaged 76%. Differences in fingerprints between wetland types (river‐influenced versus lagoon) were also distinct (MANOVA, P &lt; 0.001). Classification accuracy for wetland type was 81% based on a five‐element model that included Ba, Mg, Mn, Na, and Sr. Our results suggest that otolith elemental fingerprints may be useful for quantifying the relative contributions of different wetland nursery areas to recruitment in adjacent lake populations.

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 enseignants0,090
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations88
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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