2019
DOI: 10.1080/17451000.2019.1673897
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Population structure of Chelidonichthys lucerna in Portugal mainland using otolith shape and elemental signatures

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
2
1

Citation Types

0
10
0
1

Year Published

2020
2020
2023
2023

Publication Types

Select...
6
1

Relationship

0
7

Authors

Journals

citations
Cited by 16 publications
(11 citation statements)
references
References 61 publications
0
10
0
1
Order By: Relevance
“…В некоторых случаях использование метода не всегда позволяет провести классификацию, что, например, было выявлено в результате анализа элементного состава отолитов кефали Mugil liza, собранной в 4 районах прибрежных вод Бразилии и Аргентины [Fortunato et al, 2017]. Также безуспешными были попытки идентификации потенциальных единиц запаса в следующих случаях: 1) при анализе выборок сельди Clupea harengus из 6 районов предполагаемого нагула молоди и 8 локальностей, предполагаемо значимых для нереста вида*, расположенных вдоль западного побережья Британских островов [Geffen et al, 2011]; 2) при классификации личинок, молоди и взрослых особей южноавстралийского синеперого тунца T. maccoyii, собранных соответственно в районах нереста (северо-восток Индийского океана), на путях миграции (южная Африка, западная и южная Австралия) и на промысле вида в открытом море близ юго-восточной Австралии ; 3) при попытке идентификации особей желтоплавникового морского карася Acanthopagrus latus из трех прибрежных районов северной части Южно-Китайского моря [Wang et al, 2018]; 4) при анализе пространственной структуры триглы Chelidonichthys lucerna из трех районов промысла вида в северо-западной части побережья Португалии [Ferreira et al, 2019]. Во всех случаях авторами был сделан вывод об отсутствии отдельных единиц запаса среди обследованных районов промысла, что необходимо соответствующим образом учитывать при организации вылова.…”
Section: примеры использования анализа микроэлементного состава кальцunclassified
“…В некоторых случаях использование метода не всегда позволяет провести классификацию, что, например, было выявлено в результате анализа элементного состава отолитов кефали Mugil liza, собранной в 4 районах прибрежных вод Бразилии и Аргентины [Fortunato et al, 2017]. Также безуспешными были попытки идентификации потенциальных единиц запаса в следующих случаях: 1) при анализе выборок сельди Clupea harengus из 6 районов предполагаемого нагула молоди и 8 локальностей, предполагаемо значимых для нереста вида*, расположенных вдоль западного побережья Британских островов [Geffen et al, 2011]; 2) при классификации личинок, молоди и взрослых особей южноавстралийского синеперого тунца T. maccoyii, собранных соответственно в районах нереста (северо-восток Индийского океана), на путях миграции (южная Африка, западная и южная Австралия) и на промысле вида в открытом море близ юго-восточной Австралии ; 3) при попытке идентификации особей желтоплавникового морского карася Acanthopagrus latus из трех прибрежных районов северной части Южно-Китайского моря [Wang et al, 2018]; 4) при анализе пространственной структуры триглы Chelidonichthys lucerna из трех районов промысла вида в северо-западной части побережья Португалии [Ferreira et al, 2019]. Во всех случаях авторами был сделан вывод об отсутствии отдельных единиц запаса среди обследованных районов промысла, что необходимо соответствующим образом учитывать при организации вылова.…”
Section: примеры использования анализа микроэлементного состава кальцunclassified
“…The relationship between SIs and fish size (expressed as OL) was tested with analysis of covariance (ANCOVA), using otolith length as a covariate. To avoid body size and allometric effects that occur during otolith growth (Ferreira et al, 2019;Moreira et al, 2019;Soeth et al, 2019), SIs were length-detrended by subtraction of the common within-group linear slope when ANCOVA results were significant (Campana et al, 2000).…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 99%
“…Multivariate comparisons among locations and between years were conducted using a permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA). The matrices of dissimilarity were based on the Euclidean distance and p-values were generated using Monte-Carlo simulations (9999 random permutations) (Ferreira et al, 2019;Moreira et al, 2019;Soeth et al, 2019). The average EFDs reconstruction of the otolith shapes of each location and year was also used for visual evaluation of the main differences in otolith contours (Libungan and Pálsson, 2015;Soeth et al, 2019).…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 99%
See 2 more Smart Citations