Age estimation comparison between whole and thin-sectioned otoliths and pelvic fin-ray sections of long-lived lake trout, Salvelinus namaycush, from Great Bear Lake, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies to determine precision and bias of both methods and age-readers are important to evaluate reliability of age data used for developing fisheries management objectives. We assessed within-reader, between-reader, and between-method precision (coefficient of variation, CV%) and bias of age estimations for long-lived lake trout, Salvelinus namaycush, from Great Bear Lake using three readers with different levels of experience. The assessment used independent age estimates ( n = 3 per reader) from whole and transverse-sectioned otoliths (range = 1–67 years), and pelvic fin-ray sections (range = 3–26 years). We also examined between-method differences in assigned confidence scores. Within readers, age estimates from sectioned otoliths were more precise (2.6–3.0%) than whole (3.6–4.5%) otoliths. Between whole and sectioned otoliths, precision of age estimates was 5.4% and bias was low up to age 20. Age was typically under-estimated from whole otoliths compared to sections for fish ≥ 34 years. Increased reader confidence was correlated with greater precision and younger age estimates, particularly for whole otoliths, but less so for fin rays. Age was estimated with higher confidence from otolith sections than other methods. The least experienced reader estimated age with the lowest precision, and between-reader bias was evident among older ages. Age was consistently under-estimated and less precise from pelvic fins compared to sectioned otoliths, and are therefore an unsuitable non-lethal alternative. Sectioned otoliths revealed longevity was greater (67 years) than historically documented using whole otoliths (53 years) for these fish. Our findings contribute to those relying on otoliths or pelvic fin rays to estimate ages of long-lived lake trout populations, which are a key component of freshwater fauna in polar North America.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».