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Enregistrement W4408246127 · doi:10.1111/jfb.70013

Morphological and metabarcoding dietary analysis of the cunner wrasse (<scp><i>Tautogolabrus adspersus</i></scp>) revealed significant regional variation, with large overlap between its common prey species and biofouling animals living on salmonid sea cages

2025· article· en· W4408246127 sur OpenAlexafffundabout
Camden D. Moir, Mehrdad Hajibabaei, Elizabeth G. Boulding

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPredationWrasseEcologyBenthic zonePopulationZoologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stomach-less cunner wrasse (Tautogolabrus adspersus) has been experimentally used as a biological control agent for salmon lice that infest Atlantic salmon (Salmo salar) and to remove biofouling inside sea cages. The cunner demonstrates a strong population structure, suggesting that its diet, and therefore its usefulness for biological control, could differ among its populations along 1086 km of eastern Canada, in response to the biogeography of its prey species. Gastrointestinal tract samples were collected across 14 locations throughout five distinct regions from Southern Nova Scotia to Eastern Newfoundland between 2018 and 2022. Primary constituents of diet, identified using morphology and by percentage weight, were mussels, bryozoans, ascidians, gastropods, unidentified digested material and barnacles. Dietary DNA (dDNA) metabarcoding identified mussels in 46% of guts, amphipods in 45%, bryozoans in 31%, ascidians in 28% and sea anemones in 18%. Sea lice were rare yet present in samples from three separate regions. Permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA) based on DNA metabarcoding suggested that sampling region, location and year all significantly influence diet composition. Regional divergence in diet was greatest between Southwestern Nova Scotia and Northeastern Newfoundland. Invasive cionid ascidians were present almost exclusively in Nova Scotian samples, whereas brittle stars were present almost exclusively in Northeastern Newfoundland samples. dDNA metabarcoding enabled the detection of soft-bodied prey and often identified prey to the species level. Cunner were demersal feeders on neritic sessile or slow-moving benthic animals that comprise the biofouling community. In addition to preying on sea lice and invasive ascidians, we predict that cunner wrasses will reduce the density of biofouling communities on structures used in marine aquaculture.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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