Bacteria associated with the mucus layer of Merlangius merlangus (whiting) as biological tags to determine harvest location
Notice bibliographique
Résumé
We describe a new technique to determine the harvest location of Merlangius merlangus (whiting) based on exploiting the natural bacterial populations associated with the mucus layer of fish and surrounding seawater as biological tags. Bacterial community profiles from the outer and mouth mucus and the surrounding seawater were characterized by terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP), and fish harvest location was predicted based on T-RFLP profile comparisons between fish and water and between individual fish. Fish harvest location was not resolved reliably based on analysis of the shared seawater and outer-mucus markers. However, comparisons based on shared seawater and mouth-mucus markers placed fish within 1.92 (± standard error (SE) of 0.31) stations (p < 0.002), equivalent to 153.0 km, of their known harvest location. Fish placement resolution was further increased when fish-to-fish bacterial assemblage comparisons were made. Based on outer-mucus, mouth-mucus, and combined outer- and mouth-mucus analysis, fish were placed within 1.00 (±SE 0.27), 1.55 (±SE 0.28), and 0.71 (±SE 0.24) (p < 0.04) stations, equivalent to 79.7, 123.5, and 57.3 km, respectively, of their known harvest location.
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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 | 0,000 |
| 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 ».