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Enregistrement W3184021730 · doi:10.1101/2021.07.23.453494

Evaluating <sup>87</sup> Sr/ <sup>86</sup> Sr isotope ratios and Sr mass fractions in otoliths of different European freshwater fish species as fishery management tool in an Alpine foreland with limited geological variability

2021· preprint· en· W3184021730 sur OpenAlexaff
Andreas Zitek, Johannes Oehm, Michael Schober, Anastassiya Tchaikovsky, Johanna Irrgeher, Anika Retzmann, Bettina Thalinger, Michael Traugott, Thomas Prohaska

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtolithIsotopes of strontiumStrontiumRutilusIsotopeStable isotope ratioChemistryFisheryBiologyFish <Actinopterygii>Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The focus of this study was to assess the potential of otolith microchemistry as a fishery management tool for different European freshwater fish species in an Alpine foreland with a diverse range of different water bodies but low geological variation. 87 Sr/ 86 Sr isotope and Sr/Ca ratios in water samples from 26 habitat sites in a pre-alpine catchment region around lake Chiemsee, Germany, an important region for recreational and economic fisheries, were analysed. 87 Sr/ 86 Sr isotope ratios and the Sr mass fractions in otoliths of 246 fish out of 16 species were determined using (laser ablation) inductively coupled plasma mass spectrometry ((LA)-ICP-MS). Habitats could be discriminated into three distinct strontium isotope regions (SIGs) and seven clusters with characteristic 87 Sr/ 86 Sr isotope and Sr/Ca ratios. The direct comparison of 87 Sr/ 86 Sr isotope ratios in water and otolith samples allowed to identify fish that might have been a) migrating b) transferred from other water bodies or c) stocked from fish farms. Sr/Ca ratios in water and the Sr mass fraction in otoliths were highly correlated, although significant differences between species from the same environment could be documented. Sr mass fractions in sagittae of Perca fluviatilis were about 60 % of those in sagittae of Coregonus spp and of lapilli of roach Rutilus rutilus from the same habitats. Different partition factors for water to otolith Sr/Ca mass fractions were determined for different species. Discrimination of fish otoliths by 87 Sr/ 86 Sr isotope ratios and Sr mass fractions according to habitat clusters was possible with success rates ranging from 92 % to 100 % for cyprinids, European perch Perca fluviatilis , whitefish Coregonus spp . and European grayling Thymallus thymallus, and was 74 % for salmonids. Otolith microchemistry proved to have great potential to serve as a fishery management tool at smaller spatial scales such as in the studied Alpine foreland when considering the limited variation of 87 Sr/ 86 Sr isotope and Sr/Ca ratios, the type and spatial distribution of habitats, and the species and question under investigation. Highlights Otolith microchemistry applied in in area with limited geological variability Fish transferred, stocked or migrated were identified Regressions between Sr/Ca ratios in water predict Sr mass fractions in otoliths Species specific Sr discrimination from water into otoliths European freshwater fish species assigned to habitat clusters of origin

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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