Little impact of hatchery supplementation that uses native broodstock on the genetic structure and diversity of steelhead trout revealed by a large‐scale spatio‐temporal microsatellite survey
Notice bibliographique
Résumé
Artificial breeding programs initiated to enhance the size of animal populations are often motivated by the desire to increase harvest opportunities. The introduction of non-native genotypes, however, can have negative evolutionary impacts. These may be direct, such as introgressive hybridization, or indirect via competition. Less is known about the effects of stocking with native genotypes. We assayed variation at nine microsatellite loci in 902 steelhead trout (Oncorhynchus mykiss) from five rivers in British Columbia, Canada. These samples were collected over 58 years, a time period that spanned the initiation of native steelhead trout broodstock hatchery supplementation in these rivers. We detected no changes in estimates of effective population size, genetic variation or temporal genetic structure within any population, nor of altered genetic structure among them. Genetic interactions with nonmigratory O. mykiss, the use of substantial numbers of primarily native broodstock with an approximate 1:1 male-to-female ratio, and/or poor survival and reproductive success of hatchery fish may have minimized potential genetic changes. Although no genetic changes were detected, ecological effects of hatchery programs still may influence wild population productivity and abundance. Their effects await the design and implementation of a more comprehensive evaluation program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».