Use of otolith shape to inform stock structure in Patagonian toothfish (Dissostichus eleginoides) in the south-western Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of patterns in otolith shape is an effective tool for discriminating among fish stocks. Otolith shapes of Patagonian toothfish (Dissostichus eleginoides) and Antarctic toothfish (D. mawsoni) were investigated for geographic variability within seven regions across the Patagonian Shelf, and South Georgia and the South Sandwich Islands (SGSSI). Otolith shape was characterised by its elliptical Fourier coefficients (EFCs), corrected for fish length before being analysed, using multivariate methods. Non-metric multidimensional scaling analysis suggested the following three main groupings: Patagonian Shelf, SGSSI, and the third for Antarctic toothfish. This result was supported by ANOVA-like permutation tests, indicating significant (P < 0.001) differences in otolith shape among these three groupings. Linear discriminant analysis (LDA) cross-validation analyses of the EFCs resulted in otoliths being correctly classified to the sampling region from which they came, with an accuracy ranging from 78.95 to 100%. LDA cross-validation analyses on sampling regions within SGSSI and the Patagonian Shelf were able to classify individuals back to their sampling region with an accuracy of greater than 89.74 and 78.95% respectively. These results have provided some alternative insights into the stock structure of Patagonian toothfish across southern South America, South Atlantic and SGSSI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».