Using natural strontium isotopic signatures as fish markers: methodology and application
Notice bibliographique
Résumé
To distinguish Atlantic salmon (Salmo salar) populations in tributaries of the Connecticut River, we studied the incorporation and stability of Sr isotopes in juvenile salmon. We established the geologic basis for unique isotopic signatures in 29 salmon sites. Stream-specific Sr isotopic ratios ( 87 Sr/ 86 Sr) were found in calcified tissues of salmon parr within 3 months of stocking. We found little seasonal variation in the Sr signatures of stream water or fish tissue. There were no significant differences among the Sr signatures of otoliths, scales, and vertebrae. For mature salmon raised under constant conditions, 70% of the Sr isotopic signature in calcified tissues was derived from food sources. We developed a criterion for identifying moving fish based upon the isotopic variability of genetically marked fish. Applying this criterion to our streams, 7% of the fish in our study had incorporated Sr from multiple streams. Strontium isotopes distinguished all 8 regions in the White River basin and 7 of the 10 regions in the West River basin. When watersheds are considered together, Sr isotopes differentiated 11 unique signatures from 18 regions. We conclude that Sr isotopes are an effective marking tool and discuss ways in which they can be combined with other marking techniques over larger spatial scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».