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Enregistrement W2099755830 · doi:10.1111/j.1752-4571.2008.00037.x

Mixed evidence for reduced local adaptation in wild salmon resulting from interbreeding with escaped farmed salmon: complexities in hybrid fitness

2008· article· en· W2099755830 sur OpenAlexaff
Dylan J. Fraser, Adam Cook, James D. Eddington, Paul Bentzen, Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHybridAdaptation (eye)BreedIntrogressionFish farmingPopulationLocal adaptationEcologyZoologyFisheryAquacultureFish <Actinopterygii>BotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interbreeding between artificially-selected and wild organisms can have negative fitness consequences for the latter. In the Northwest Atlantic, farmed Atlantic salmon recurrently escape into the wild and enter rivers where small, declining populations of wild salmon breed. Most farmed salmon in the region derive from an ancestral source population that occupies a nonacidified river (pH 6.0-6.5). Yet many wild populations with which escaped farmed salmon might interbreed inhabit acidified rivers (pH 4.6-5.2). Using common garden experimentation, and examining two early-life history stages across two generations of interbreeding, we showed that wild salmon populations inhabiting acidified rivers had higher survival at acidified pH than farmed salmon or F1 farmed-wild hybrids. In contrast, however, there was limited evidence for reduced performance in backcrosses, and F2 farmed-wild hybrids performed better or equally well to wild salmon. Wild salmon also survived or grew better at nonacidified than acidified pH, and wild and farmed salmon survived equally well at nonacidified pH. Thus, for acid tolerance and the stages examined, we found some evidence both for and against the theory that repeated farmed-wild interbreeding may reduce adaptive genetic variation in the wild and thereby negatively affect the persistence of depleted wild populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations148
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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