Phenotypic variation in otolith shape of American shad across eastern North American rivers
Notice bibliographique
Résumé
Otolith shape analysis has been widely applied to study population structure and environmental influences in various fish species. However, research on American shad (Alosa sapidissima) otolith morphology remains scarce, despite its potential to provide insights into population differentiation and environmental adaptation. This study analyses otolith contour shape from 1141 American shad collected between 2000 and 2023 across eleven large rivers from Canada to Florida. Using a wavelet transform framework based on the à trous algorithm and B3-spline wavelet, we quantified otolith shape variability and assessed its effectiveness for population discrimination. Principal Component Analysis revealed significant shape variation, with key differences in the rostrum, antirostrum, and posterior region. Wavelet analysis identified two primary otolith morphologies-upper and lower rostrum-geographically structured along a latitudinal gradient. A Multilayer Perceptron neural network successfully classified individuals with 90.9% accuracy, highlighting strong population differentiation, particularly in the St. Lawrence and Delaware rivers. Cluster analysis identified five morphotypes with distinct spatial distributions, suggesting a role for local environmental conditions in shaping otolith morphology. These findings underscore the utility of otolith shape analysis in deciphering population structure and highlight potential links between environmental variation and phenotypic plasticity in American shad.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».