Genetic and Coded Wire Tag Results Combine to Allow More-Precise Management of a Complex Chinook Salmon Aggregate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation concerns for small, relatively unproductive populations of Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha limit the utility of fisheries in Canada's Fraser River. To identify population-specific migration time and to index abundance, we analyzed 4,822 fish sampled for genetic variation in 2000 and 2001 and 580 fish with coded wire tags (CWTs) caught from 1987 to 2004 in a test fishery near the river mouth. Population sizes estimated from microsatellite variation were within 3.4% of the known-origin population composition and were unbiased in comparison with known-origin population sizes. All but 1 of the 30 populations detected by both genetic methods and CWTs had overlapping migration times, but these times differed significantly for only 7 populations. Migration times were identified for another 23 untagged populations identified by using genetics, which resulted in the assignment of migration timing groups (peak passage) for 53 populations as spring (March–May), early summer (June), midsummer (July), late summer (August), and fall (September–October). Population abundance indices at the test fishery were significantly associated with run size at the river mouth. When populations were aggregated by geographic stock structure and migration time, the abundance indices for the test fishery explained 80% of the variation in run size. Incorporating genetic information can substantially improve the utility of test fishery data and thereby allow more-precise management of complex population aggregates such as those in the Fraser River.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».