Estimating Proportional Contributions of Migratory Bull Trout from Hierarchical Populations to Mixed‐Stock Recreational Fisheries Using Genetic and Trapping Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic assignment methods were used to assign 104 adult migrant bull trout Salvelinus confluentus from five recreational fisheries in the Oldman River drainage (Alberta, Canada) to a baseline of three coarse‐scale genetic stocks that had been previously identified with a model‐based Bayesian clustering method. Based on individual assignment and genetic stock identification, most fisheries were largely dominated by the stock with the most proximate spawning tributaries; however, assignment tests suggested variation among source stocks in the proportions of long‐range (>90 river kilometers) migrants relative to short‐range migrants (i.e., that used nearby river systems draining spawning streams). Migrants originating from a subset of the drainage were then subjected to a finer‐scale mixed‐stock analysis in which populations at near‐tributary scales were used as the baseline. These stock proportions were compared with estimates from direct observations and were found to yield similar values to stock proportions derived from 2 years of trapping in several spawning streams. These genetic assignment methods may be used to infer contributions of large and fine‐scale hierarchical populations to mixed‐stock recreational fisheries and are especially applicable for use by inland recreational fisheries managers, which have traditionally not taken advantage of spatial genetic analysis tools to the extent used by coastal commercial fisheries managers.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».