Variation of Amplified Fragment Length Polymorphisms in Yukon River Chum Salmon: Population Structure and Application to Mixed‐Stock Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The population structure of fall‐run Yukon River chum salmon Oncorhynchus keta has been studied previously using allozyme, microsatellite, and mitochondrial markers. However, genetically similar populations from tributaries near the U.S.‐Canadian border render mixed‐stock analyses (MSAs) difficult in the fisheries from lower portions of the Yukon River; MSA simulation apportionment estimates are less than 90% accurate for the border region divided by country of origin. To increase the accuracy and precision of contribution estimates to harvests in the Yukon River and to improve our understanding of the population structure of fall‐run chum salmon, we investigated the variation of amplified fragment length polymorphisms (AFLPs). Our results show that Yukon River chum salmon populations are structured by both seasonal race and geographic region. As expected, the MSA is most successful when mixtures are allocated to geographic regions. Both AFLP and microsatellites have better than 80% apportionment accuracy in MSA simulations for the U.S. and Canadian border regions, but neither approach clearly or consistently outperforms the other. In general, the population structure resolved by AFLP is similar to that observed for other genetic markers. Relatively weak population divergence, rather than shortcomings of the previously studied genetic marker systems, appears to be the limiting factor in attaining high levels of accuracy and precision in MSA.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».