Conservation and enhancement of wild fish populations: preserving genetic quality versus genetic diversity<sup>1</sup>This paper is derived from the J.C. Stevenson Memorial Lecture delivered by Bryan Neff at the Canadian Conference for Fisheries Research in Winnipeg, Manitoba, January 2010.
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 40% of commercial fisheries have now collapsed or are in serious decline. In response, governments have invested millions of dollars into artificial breeding programs, but many programs have failed to rehabilitate dwindling wild stocks. This failure may in part lie in the lack of knowledge about the genetic architecture of fitness: the genes and genotypes that are associated with individual performance. In this paper we discuss (i) artificial breeding programs, (ii) the genetic architecture of fitness, (iii) additive and nonadditive genetic effects on fitness, (iv) genetic diversity and evolvability, and (v) natural breeding and adaptation. We argue that most breeding programs do not maintain genetic adaptations and may consequently be ineffective at rehabilitating or enhancing wild populations. Moreover, there is no evidence that preserving genetic diversity as measured from neutral genetic markers increases fish performance or population viability outside of populations that experience strong inbreeding depression, and limited data that genetic diversity increases the potential for populations to adapt to changing environments. We suggest that artificial breeding programs should be used only as a last resort when populations face imminent extirpation and that such programs must shift the focus from solely preserving genetic diversity to preserving genetic adaptations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».