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Enregistrement W4397035586 · doi:10.1002/tafs.10470

Using seasonal oscillations in fin ray microchemistry to chemically age Lake Sturgeon

2024· article· en· W4397035586 sur OpenAlexafffund
Alaina A. Taylor, Alison R. Loeppky, Margaret H. Stadig, W. Gary Anderson

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensResearch ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrochemistryFisheryEnvironmental scienceSturgeonOceanographyGeographyBiologyFish <Actinopterygii>ChemistryGeologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Nonlethally sampled pectoral fin rays are commonly used as aging structures for Lake Sturgeon Acipenser fulvescens, but they tend to underestimate the true age in older, slow-growing individuals (age > 14 years). Current aging practices involve counting bands along the structure, which are construed as annuli. Oscillations of certain trace elements corresponding with annuli have been seen across various fish species, with patterns continuing to the marginal edge of hard structures. This study explored the aging of fin rays by using microchemistry patterns in Lake Sturgeon of known age (n = 94; ages 5–21) to determine the potential use of this method as an alternative or supplementary aging technique. Methods Elements were chosen for age determination analysis by examining the relationship between profile minima/maxima and visually interpreted annuli. Fish were assigned ages using three different methods: (1) traditional interpretation (counting annuli along the structure), (2) chemical interpretation (examination of seasonal variations in elemental profiles with visually identified annuli), and (3) a statistical model (multivariate multiple changepoint analysis with finite differencing using raw elemental profiles). Result Mean absolute differences between age estimates and known age were significantly higher for the traditional interpretation method than for the chemical interpretation method. The mean coefficient of variation in estimated age was 11.14% for the traditional interpretation method and 4.04% for the chemical interpretation method. The changepoint model was able to correctly classify age for 100% of the samples within ±1 year in one population (ages 5–8) but could not classify samples from the second population (ages 12–21). Conclusion Our results suggest that chemical aging techniques could provide more reliable age estimates for juvenile and subadult Lake Sturgeon when fin rays are the only aging option. Further work is required to determine the applicability of the model for assigning ages to older fish and for use with different populations and structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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