Examining the potential of otolith chemistry to determine natal origins of wild Lake Michigan Chinook salmon
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated a large movement of hatchery-reared Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) from Lake Huron to Lake Michigan, suggesting the potential for wild fish to exhibit similar movement patterns. We assessed the feasibility of using otolith microchemistry to estimate the natal source composition of wild Chinook salmon in Lake Michigan and evaluate interbasin movement. Otolith pairs were extracted from juvenile and adult fish collected in 2015 and 2016 from Great Lakes tributaries. Otoliths were analyzed using laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry to determine trace element concentrations, and four multivariate classification algorithms were evaluated for classification accuracy. Juvenile data reclassified to their natal regions with up to 89% success on a basin level, with a random forest approach performing the best among all models. Assigning adults to their natal origins resulted in more success on a basin-wide scale (74% to 88%) compared with a regional scale (32% to 51%), but success was still below juvenile reclassification accuracy. Our findings suggest that otolith microchemistry can be used to estimate wild Chinook salmon interbasin movement and that classification accuracy can be improved by matching juvenile and adult year classes in our assessment samples. Ultimately, we intend to use these models to assess the effects of wild Chinook salmon interbasin movement on Lake Michigan predatory demand and evaluate the risks of various stocking alternatives.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».