Microsatellite Stock Identification of Chum Salmon on a Pacific Rim Basis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The variation at 14 microsatellite loci was analyzed for more than 53,000 chum salmon Oncorhynchus keta from 381 locations ranging from Korea to Washington State and used to estimate the stock composition of mixed-stock fishery samples. High resolution of the samples was possible, the number of reporting groups being distributed as follows: Korea = 1, Japan = 7, Russia = 8, Alaska = 15, Canadian Yukon River = 5, British Columbia = 16, and Washington State = 5. The number of alleles observed at a locus was related to the power of the locus in providing accurate estimates of the stock composition of single population mixtures. Approximately 800 alleles were observed across the 14 microsatellites, providing the basis for high-resolution stock identification. Analysis of known-origin samples indicated that accurate regional estimates of stock composition were obtained. The estimated stock compositions of mixed-fishery samples from coastal Japan, the Sea of Okhotsk, the western Pacific Ocean, the Gulf of Alaska, and coastal British Columbia were quite different among samples and clearly reflected the presence of local populations. Microsatellites have provided the ability to obtain accurate estimates of the stock composition of chum salmon from many locations in the Pacific Rim.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».