Population Structure and Run Timing of Sockeye Salmon in the Skeena River, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determination of run timing is an important component of salmonid fisheries management and was the major focus of the current study. Population structure of Sockeye Salmon Oncorhynchus nerka was examined in the Skeena River, northern British Columbia. Variation at 14 microsatellites was surveyed for 27 populations in the drainage. There were 9,473 individuals sampled in a lower river test fishery during 2000–2011 in order to provide information on relative abundance and time of arrival of specific populations or stocks near the mouth of the river. Within-lake or within-river tributary structuring of populations was the general pattern observed, with 10 populations from Babine Lake clustering together in 91% of dendrograms evaluated, and two populations from Lakelse Lake clustering together in 100% of dendrograms evaluated. The 27 populations sampled were arranged in 12 reporting groups for genetic stock identification applications. The estimated stock composition of known-origin mixtures was within 2% of the correct estimate for all 12 reporting groups present in the mixtures. Sockeye Salmon typically began arriving at the test fishery on the lower Skeena River by June 10, peaking in daily abundance in late July or early August, and finished migrating past the test fishery by mid-September. Relative timing of the 12 reporting groups, from earliest to latest, was as follows: Lakelse Lake, Alastair Lake, Zymoetz River, Morice Lake, Kispiox River, Sustut Lake, Babine Lake, Slamgeesh Lake, Motase Lake, Bear Lake, Kitsumkalum Lake, and Kitwanga Lake. Genetic mixed-stock analysis, coupled with a test fishery in the lower river, can assist managers in regulating fisheries directed at Skeena River Sockeye Salmon. Received February 12, 2013; accepted December 4, 2013
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».