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Enregistrement W2008466250 · doi:10.1139/f09-085

Unnatural random mating policies select for younger age at maturity in hatchery Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) populations

2009· article· en· W2008466250 sur OpenAlexvenueno aff
David G. Hankin, Jacqueline Fitzgibbons, Yaming Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusChinook windHatcheryMatingBiologySexual maturityFisheryZoologyDemographyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the long-term consequences of three mating regimes ((1) completely random, (2) completely random but excluding jacks (age 2 males), and (3) male length ≥ female length) on age and sex structure of wild and hatchery populations of Chinook salmon ( Oncorhynchus tshawytscha ). Regimes similar to regimes 1 or 2 are used at most salmon hatcheries, whereas regime 3 emulates the outcomes of natural spawning behaviors that favor larger males. Inheritance of age at maturity is captured in age- and sex-structured models via matrices of age- and sex-specific conditional maturation probabilities that depend on age and sex of parents. In unexploited populations, regime 1 leads to substantial long-term selection for younger age at maturity, an effect that is somewhat reduced by regime 2, but greatly reduced under regime 3. Equilibrium age and sex structures for wild and hatchery populations under regime 3 are similar to those of natural populations, whereas mating regime 1 generates age structure that is greatly shifted toward younger ages and jacks. To prevent unintentional selection for younger age at maturity, we recommend that large-scale hatcheries replace unnatural completely random mating regimes with mating regimes that emulate the outcomes of natural spawning behaviors.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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