Effects of nonrandom mating schemes to delay the inbreeding accumulation in cultured populations of coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Chilean salmon culture is based on a high degree of artificial selection, which has had the tendency to increase the inbreeding (F). Three types of nonrandom mating were evaluated to control the inbreeding in two best linear unbiased prediction selected coho salmon (Oncorhynchus kisutch) populations (even and odd). These included compensatory mating on the basis of breeding values (C), modified compensatory mating (C1) based on the family mean of breeding values, and mating that minimized the mean co-ancestry of the group selected (MC scheme). In the odd population, the MC scheme (F = 2.0%) reduced the increase in inbreeding of the next generation by 50% and 46% when compared with random mating of selected individuals with sib mating restricted (F = 3.9%) and with C (F = 3.7%), respectively. In the even population, the MC scheme reduced the increase in inbreeding by 14% compared with C1 (9.7 versus 11.2). In both populations, the MC scheme also reduced variance in inbreeding (even, 59%; odd, 39%). Thus, the MC scheme was more efficient in reducing the increase and variance of inbreeding, thus limiting the expression of inbreeding depression. Although the MC scheme was more time consuming, we recommend this scheme to carry out crosses in each generation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».