Elemental fingerprints of otoliths from smolt of Atlantic salmon, Salmo salar Linnaeus, 1758, from three Maritime watersheds: Natural tag for stock discrimination
Notice bibliographique
Résumé
The utility of otolith elemental fingerprintsfor discriminating sub-regional stocks of Atlantic salmon was examined. Otoliths were removed from Atlantic salmon smolts collected from three individual river watersheds in the Canadian Maritimes during spring and analyzed for 27 elements using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) and inductively coupled plasma emission spectrometry (ICP-ES). Calcium and minor and trace elements were precisely measured in whole otoliths at concentrations well above detection limits. Six elements (Ba, Pb, Li, Mn, Rb, and Tl) were significantlydifferent among watersheds. Linear discriminate function analysis based on otolith elemental concentrations of Li, Mn, Rb, and Tl correctly classifiedsmolts to their river of origin with an average accuracy of 73%. At a slightly greater spatial scale of large watersheds, correct mean classificationrate was 92% based on a fingerprintof four elements (Ba, Li, Mn, and Rb). Results indicate that elemental fingerprintsof otoliths can be used to discriminate among river management stocks which may be important in the future since dried or frozen stored otoliths retain their signature indefiniely and otoliths are often available from previous studies. Otolith elemental fingerprintswould be effective as a natural tag of a river system or biogeoclimatic zone of origin when applied to the study and management of Atlantic salmon in the North Atlantic Ocean.
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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) | 0,000 | 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 ».