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Enregistrement W4390628657 · doi:10.1139/cjfas-2022-0030

Freshwater fish otoliths record signals from both water and physiological processes: new insights from Sr/Ca and Ba/Ca ratios

2024· article· en· W4390628657 sur OpenAlexvenueno aff
Gilles Bareille, M.R. Vignon, Anthony Chappaz, Anthony Fontaine, Hélène Tabouret, Fabien Morat, Jean‐François Martin, Jean‐Christophe Aymes, Françoise Daverat, Christophe Pécheyran, Olivier François Xavier Donard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAgence de l'Eau Adour-Garonne
Mots-clésOtolithSalmoStrontiumBariumFish <Actinopterygii>Water chemistryFish migrationEnvironmental scienceFisheryOceanographyEnvironmental chemistryChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using strontium (Sr) and barium (Ba) in otoliths to determine natal origins and understand patterns of fish movements is based on the fundamental assumption that otoliths record water chemistry signals without any major alterations. Although prior studies highlighted that fish physiology can modify the water signal in otoliths, studies for freshwater fish are scarce. We exposed different groups of Atlantic salmon parr Salmo salar to different scenarios of ambient-level variations in Sr/Ca and Ba/Ca ratios and then combined otolith chemical profiles with environmental data (water chemistry and temperature), Fulton's index, and otolith growth rates to assess what factors explain/influence the elemental ratios of Sr and Ba in otoliths. Generalized additive mixed models (GAMMs) using water-based otolith composition, temperature, Fulton's index, and “individual” as explanatory variables allow to demonstrate that water chemistry alone cannot fully explain measured ratios in otoliths, except in scenarios involving significant changes in water chemistry. Other factors (physiological effects) should be accounted for reproducing short and minimal seasonal variations in water composition, considering that inter-individual variability contributes quite significantly in most scenarios.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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