Experimental and field evaluation of otolith strontium as a marker to discriminate between river-spawning populations of walleye in Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Otolith microchemistry is a commonly used tool for stock discrimination in fisheries management. Two key questions remain with respect to its effectiveness in discriminating among river-spawning populations. First, do larvae remain in their natal river long enough for their otoliths to pick up that system’s characteristic chemical signature? Second, are larval otolith microchemical differences between natal rivers sufficiently large to overcome spatiotemporal variation in water chemistry? We quantified how larval age, the ratio of ambient strontium to calcium concentrations (Sr:Ca), and water temperature influence otolith Sr in both lab-reared and wild-collected Lake Erie walleye (Sander vitreus). Otolith microchemistry shows promise as a spawning stock discrimination tool, given that otolith Sr in larval walleye (i) is more strongly influenced by ambient Sr:Ca than by temperature; (ii) reflects Sr:Ca levels in the natal environment, even in larvae as young as 2 days old; and (iii) can effectively discriminate between larvae captured in two key Lake Erie spawning tributaries, even in the face of short larval river residence times and within-year and across-year variation in ambient Sr:Ca.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».