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Enregistrement W2119825271 · doi:10.1577/m05-084.1

Nonlethal Sampling of Sunfish and Slimy Sculpin for Stable Isotope Analysis: How Scale and Fin Tissue Compare with Muscle Tissue

2006· article· en· W2119825271 sur OpenAlexafffund
Maureen H. Kelly, William G. Hagar, Timothy D. Jardine, Richard A. Cunjak

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity of Massachusetts
Mots-clésSculpinMuscle tissueLepomisBiologyFish finFish <Actinopterygii>AnatomyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations105
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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