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Enregistrement W7082414266

Using stable isotopes to assess the distribution of reproduction by migratory and resident Salmo trutta within river systems: some complicating factors

2017· other· en· W7082414266 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Napier Research Repository (Edinburgh Napier University) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Psychology, and Social Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEdinburgh Napier UniversityMcGill University
Mots-clésTributarySalmoStable isotope ratioFish migrationδ13CTroutReproductionδ15NIsotope analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the distribution of spawning resident and migratory trout in a river system is important for fishery management. In most cases this information is lacking or only partial, and mostly derived from surveys of breeding adults. Stable isotope analysis of fry provides an alternative method by which to determine the relative importance of different areas for migratory and resident fish breeding. The ratios of carbon and nitrogen stable isotopes in fish tissue vary predictably between offspring from different forms; sea trout typically show higher abundance of the heavier stable isotopes of both elements. These are passed to their offspring, allowing distinction at this phase. Here we show the results from applying this technique to two different river systems; the Gala Water tributary of the River Tweed and tributaries of the River Deveron. Although it is generally possible to distinguish migratory and resident offspring, interpretation is complicated by considerable isotopic variation within river systems. This may be linked to the influence of freshwater feeding, catchment-scale land-use patterns and isotopic variation in adults. In order to maximise the utility of stable isotope-based techniques in fisheries management, these factors need to be more fully understood.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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