Comparison of genetic and visual identification of cisco and lake whitefish larvae from Chaumont Bay, Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Cisco (Coregonus artedi) are an important component of native food webs in the Great Lakes, and their restoration is instrumental to the recovery of lake trout (Salvelinus namaycush) and Atlantic salmon (Salmo salar). Difficulties with visual identification of larvae can confound early life history surveys, as cisco are often difficult to distinguish from lake whitefish (Coregonus clupeaformis). We compared traditional visual species identification methods with genetic identifications based on barcoding of the mitochondrial cytochrome c oxidase I gene for 726 coregonine larvae caught in Chaumont Bay, Lake Ontario. We found little agreement between the visual characteristics of cisco identified by genetic barcoding and the most widely used dichotomous key, and the considerable overlap in ranges of traditionally utilized metrics suggests that visual identification of coregonine larvae from Chaumont Bay is impractical. Coregonines are highly variable and plastic species and often display wide variations in morphometric characteristics across their broad range. This study highlights the importance of developing accurate, geographically appropriate larval identification methods to best inform cisco restoration and management efforts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».