Strontium isotope analyses (87Sr/86Sr) of otoliths from anadromous Bering cisco (Coregonus laurettae) to determine stock composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A commercial fishery targeting the anadromous Bering cisco (Coregonus laurettae) is occurring in the Yukon River, Alaska, USA. All three of the known global spawning populations occur in Alaska. Managers believed that two of the three populations were being harvested in the fishery. To determine the likelihood of a mixed-stock fishery, we used 87Sr/86Sr values from the freshwater region of otoliths, from spawning adult Bering cisco of known origin (n = 82), to create a baseline. A 10-fold cross-validated, quadratic discriminant function analysis (DFA) of the three baseline population 87Sr/86Sr values (Yukon River, n = 27; South Fork Kuskokwim River [Kuskokwim River], n = 25; and Susitna River, n = 30) correctly reclassified 98.8% of the fish analysed. The baseline DFA model was then used to classify the 87Sr/86Sr values from a set of otoliths removed from commercially harvested Bering cisco (n = 139). Using a posterior probability threshold of 90%, we found that >97% of the commercial samples were classified as originating in the Yukon River. The remainder of the commercial samples were classified as originating in the Kuskokwim River (0.7%) or from the Susitna River (1.5%). The presence of 87Sr/86Sr values consistent with the Susitna River discovered in the Yukon River baseline (n = 1) and commercial samples (n = 2) suggested either multiple isotope signatures within the Yukon River population or straying among populations. Strontium isotope data provide an effective tool to monitor the movements and stock composition of Bering cisco.
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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 | 0,001 | 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 ».