Nonlethal Sampling of Sunfish and Slimy Sculpin for Stable Isotope Analysis: How Scale and Fin Tissue Compare with Muscle Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We found that the sampling of tissues that do not result in the death of the fish, such as scale and fin tissue, may be substituted for muscle tissue in stable isotope analysis (SIA) of fishes. Comparisons were made between the values of δ13C and δ15N found in muscle tissue with the corresponding scale tissue of three sunfish species (bluegill Lepomis macrochirus, pumpkinseed L. gibbosus, and redbreast sunfish L. auritus) and with caudal fin tissue of slimy sculpin Cottus cognatus. The fish showed strong linear correlation in δ13C values between their nonlethally sampled scale or fin tissue and their muscle tissue (combined sunfish: r = 0.97; slimy sculpin: r = 0.84). Sunfish δ13C values were higher in scale tissue than in muscle tissue and required a correction factor for converting the scale values to the muscle values (regression equation: y = 1.1673x + 1.0531). Slimy sculpin δ13C fin and muscle values were similar and did not require a correction factor. The correlation of δ15N values between the tissues was also strong in both sunfish (r = 0.94) and slimy sculpin (r = 0.90). A correction factor was needed to convert δ15N values from scale to muscle in the three sunfish species (y = 0.8504x + 2.6698) and from fin to muscle in slimy sculpin (y = 1.2658x − 3.3234). Results of this study and other literature support the use of nonlethally sampled tissues for SIA of fish. These methods may be used for investigations of rare and endangered species and also allow for analysis of archived fish scales.
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 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) | 0,001 | 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 ».