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Enregistrement W2099373406 · doi:10.1111/j.1365-294x.2008.04044.x

Effects of dynamic landscape elements on fish dispersal: the example of creek chub (<i>Semotilus atromaculatus</i>)

2009· article· en· W2099373406 sur OpenAlexafffundabout
Joëlle Boizard, Pierre Magnan, Bernard Angers

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologie
Mots-clésBiological dispersalBiologyContext (archaeology)WildlifeFish <Actinopterygii>EcologyFisheryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barriers along a watercourse and interconnections between drainage systems are dynamic landscape elements that are expected to play major roles in the dispersal and genetic structure of fish species. The objective of this study was to assess the role of these elements using creek chub (Semotilus atromaculatus) in the Mastigouche Wildlife Reserve (Québec, Canada) as model. Numerous impassable waterfalls and interconnections among drainage systems were inferred with geographic information systems and confirmed de visu. The analysis of 32 populations using seven nuclear microsatellites revealed the presence of three genetically distinct groups. Some groups were found upstream of impassable barriers and in adjacent portions of distinct drainage systems. Admixture among groups was also detected in some populations. Constraining phylogenetic procedures as well as Mantel correlation tests confirmed that the genetic structure is more likely to result from interconnections between the drainage systems than from the permanent network. This study indicates that landscape elements such as interconnections are of major importance for circumventing impassable barriers and colonizing lakes that are otherwise inaccessible. Such an approach could be relevant for determining the origins of fish species (i.e. native vs. introduced) in the context of conservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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