Using 2 Genetic Markers to Discriminate Among Canada Goose Populations in Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Canada goose ( Branta canadensis ) harvest management depends on reliable estimates of harvest composition, and established genetic methods provide an alternative to traditional methods. We expanded upon previous genetic studies by comparing the utility of 6 nuclear microsatellite loci and mitochondrial (mtDNA) control region sequences for discriminating among giant ( B. c. maxima ) and interior ( B. c. interior ) populations in Ohio (USA) Canada goose harvests at both individual and population levels. Subspecies and populations exhibited greater differentiation in mtDNA ( F ST = 0.202) than microsatellites ( F ST = 0.021), as would be expected based on differences in effective population size. Neither microsatellites nor mtDNA alone were sufficient for estimating harvest composition at the subspecies or population level in simulations and empirical blind tests using individuals of known origin; however, a combined microsatellite + mtDNA dataset yielded accurate and precise harvest derivations at the subspecies level. Both population‐level mixed stock analysis and individual‐level assignment tests provided accurate results, but a large proportion of birds could not be assigned with confidence at the individual level. We applied mixed stock analysis and the combined microsatellite + mtDNA dataset to Ohio's 2003–2004 harvest and found that interior populations accounted for 4.9% (95% CI = 1.7–8.0%) of the statewide early season and 9.3% (95% CI = 6.9–11.6%) of the regular and late‐season harvested sample. These results suggest that maximum likelihood harvest derivations are highly dependent on the choice of genetic markers. Studies should only employ markers that exhibit sufficient variation and have been shown through simulations and empirical testing to accurately discriminate among the subspecies or management populations of interest.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».