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Enregistrement W1837554249 · doi:10.1139/f2012-027

Environmental factors correlate with hybridization in stocked brook charr (<i>Salvelinus fontinalis</i>)

2012· article· en· W1837554249 sur OpenAlexaffvenueabout
Amandine D. Marie, Louis Bernatchez, Dany Garant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitute of Materials Research and Engineering
Mots-clésSalvelinusFontinalisStockingTroutBiologyHabitatEcologyWildlifeAmphibianTraffic intensityZoologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stocking is a common practice throughout the world that may increase hybridization between wild and domesticated populations. Stocking intensity alone does not always fully explain the observed patterns of hybridization, suggesting that the intensity of hybridization may be modulated by environmental factors. Using brook charr (i.e., brook trout, Salvelinus fontinalis ) as a model, the objective of this study was to assess the relative effect of environmental factors and stocking intensity on the level of hybridization observed within brook charr from 15 lacustrine populations of two wildlife reserves in Quebec, Canada. The level of hybridization significantly increased with (i) the number of stocking events, (ii) a reduction in both surface area and maximum depth of lakes, and (iii) a reduction in dissolved oxygen and an increase in temperature and pH. These results suggest that levels of hybridization were affected by the availability and quality of lacustrine habitats as well as by the extent of propagule pressure. Our study provides the first demonstration that knowledge of environmental features may help predict the effects of stocking on the genetic integrity of wild populations.

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)0,001
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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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