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Enregistrement W4387080737 · doi:10.1139/as-2023-0022

Characterization of skin- and intestine microbial communities in migrating High Arctic lake whitefish and cisco

2023· article· en· W4387080737 sur OpenAlexafffundvenueabout
Erin F. Hamilton, Collin L. Juurakko, Katja Engel, Peter van Coeverden de Groot, John M. Casselman, Charles W. Greer, Josh D. Neufeld, Virginia K. Walker

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of WaterlooMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityGovernment of CanadaGenome CanadaOntario GenomicsNunavut Arctic CollegeOntario Genomics InstitutePolar Knowledge CanadaEuropean Bioinformatics Institute
Mots-clésCoregonus clupeaformisFisheryCoregonusArcticBiologyEcologyFishingGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At high latitudes, lake whitefish ( Coregonus clupeaformis) and others in the closely related Coregonus species complex (CSC) including cisco ( C. autumnalis and C. sardinella) can be diadromous, seasonally transitioning between freshwater lakes and the Arctic Ocean. CSC skin- and intestine microbiomes were collected, facilitated by Inuit fishers at sites on and around King William Island, Nunavut, at the northern range limits of lake whitefish. Community composition was explored using 16S rRNA gene sequencing and microbiota distinctly grouped depending on fishing site salinity. Overall, lake whitefish intestine communities were more variable than those of the two cisco with higher Shannon diversity, suggesting that lake whitefish and their microbiomes could be susceptible to environmental stress possibly leading to dysbiosis. Lake whitefish showed lower condition (K) in the ocean than in freshwater rivers, whereas cisco condition was similar among distinct seasonal habitats. Taken together, the impact of changing habitats on fish condition and microbial composition may inform approaches to CSC health in fisheries and aquaculture, in addition to being relevant for northern Indigenous peoples with subsistence and economic interests in these resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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