Effective population size of winter-run chinook salmon based on microsatellite analysis of returning spawners
Notice bibliographique
Résumé
We previously estimated the predicted effective population size for the endangered winter-run chinook salmon, Oncorhynchus tshawytscha, based on a number of assumptions, including random survival and return of released fish. Here we present data from actual returning spawners, identified to family by microsatellite loci, and calculate the observed effective population size. In 1994 and 1995, the observed effective population sizes were 93.6 and 78.2% of predicted values, respectively, suggesting that the numbers of returning fish were very close to random expectations in 1994 and less close to random in 1995. The ratio of the effective population size to the adult number, Ne/N, was greater than unity for 1994 and approximately 0.5 in 1995. The high ratio in 1994 reflects the success of the breeding protocol to equalize individual contributions and near random returns, while the lower number in 1995 appears to be the result of both less successful equalization and less close to random returns in that year. These findings provide an optimistic outlook for the success of this supplementation program and suggest that the overall effective population size has not been greatly reduced, since returning spawners represent a broad sample of parents and not fish from only a few families.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».