Feeding ecology of redfish (<scp><i>Sebastes</i></scp> sp.) inferred from the integrated use of fatty acid profiles as complementary dietary tracers to stomach content analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the northern Gulf of St. Lawrence (nGSL), redfish (Sebastes mentella and Sebastes fasciatus combined) are at record levels of abundance following the strong recruitment of three consecutive cohorts in 2011-2013 and have become by far the most abundant demersal fish in the region. Understanding redfish trophic relationships is essential for the effective management and conservation of species in the nGSL ecosystem. To date, description and quantification of redfish diet in the region have been restricted to conventional stomach content analysis (SCA). Using analysis of fatty acid (FA) profiles as complementary dietary tracers, the authors conducted multivariate analyses on 350 livers of redfish which were collected in combination with stomach contents during a bottom-trawl scientific survey in August 2017. The predator FA profiles were compared to those of eight different redfish prey types identified as dietary important with SCA. Results suggested similitude between SCA and FA results, with zooplankton prey being more related to small (<20 cm) and medium (20-30 cm) redfish (16:1n7, 20:1n?, 22:1n9 and 20:5n3) than large (≥30 cm) ones, whereas shrimp prey seemed more related to large redfish size classes (18:2n6 and 22:6n3) relative to the small and medium ones. Although the SCA offers a glimpse in the diet only based on the most recently consumed prey, analysis of FA profiles provides a mid-term view indicating pelagic zooplankton consumption on calanoid copepod and confirming high predation pressure on shrimp. This study constitutes the first attempt of combining FA with SCA to assess the diet of redfish, highlights the benefits of FA as a qualitative tool and suggests improvements for future studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».