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Enregistrement W1840487088 · doi:10.1139/f2012-029

Allele frequency stability in large, wild exploited populations over multiple generations: insights from Alaska sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>)

2012· article· en· W1840487088 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Gomez‐Uchida, James E. Seeb, Christopher Habicht, Lisa W. Seeb

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Department of Fish and Game
Mots-clésOncorhynchusSmoltificationBiologySingle-nucleotide polymorphismLocus (genetics)AlleleAllele frequencyGeneticsEvolutionary biologySalmonidaeFish <Actinopterygii>FisheryGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We genotyped nuclear and mitochondrial single nucleotide polymorphisms (SNPs) in six paired archived and contemporary collections of Alaskan sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka ) to evaluate the stability of allele frequencies over 25–42 years (4.9–8.4 generations). First, our results show that temporal changes were dramatically (between 40- and 250-fold) smaller than spatial differences in allele frequencies when based on nuclear SNPs. Second, the magnitude of temporal change was consistent with a model of genetic drift: (i) SNPs with high levels of differentiation (large θ) and candidates for diversifying selection were not more likely to show significant temporal changes than small-θ SNPs; and (ii) the fraction of single-locus significant tests was consistent with theoretical predictions relating sample size and the annual number of breeders (Nb). Third, estimates of Nbwere bound by infinitely large upper 95% confidence intervals, except for one paired collection with unique life-history attributes of both a smoltification phase and generation time shorter than the other paired collections. Use of multigenerational SNP data sets seems a safe practice in management of Alaska sockeye salmon that could be extended to other large, wild aquatic 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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