Risk Assessment of Inbreeding and Outbreeding Depression in a Captive‐Breeding Program
Notice bibliographique
Résumé
Captive-breeding programs can be implemented to preserve the genetic diversity of endangered populations such that the controlled release of captive-bred individuals into the wild may promote recovery. A common difficulty, however, is that programs are founded with limited wild broodstock, and inbreeding can become increasingly difficult to avoid with successive generations in captivity. Program managers must choose between maintaining the genetic purity of populations, at the risk of inbreeding depression, or interbreeding populations, at the risk of outbreeding depression. We evaluate these relative risks in a captive-breeding program for 3 endangered populations of Atlantic salmon (Salmo salar). In each of 2 years, we released juvenile F(1) and F(2) interpopulation hybrids, backcrosses, as well as inbred and noninbred within-population crosstypes into 9 wild streams. Juvenile size and survival was quantified in each year. Few crosstype effects were observed, but interestingly, the relative fitness consequences of inbreeding and outbreeding varied from year to year. Temporal variation in environmental quality might have driven some of these annual differences, by exacerbating the importance of maternal effects on juvenile fitness in a year of low environmental quality and by affecting the severity of inbreeding depression differently in different years. Nonetheless, inbreeding was more consistently associated with a negative effect on fitness, whereas the consequences of outbreeding were less predictable. Considering the challenges associated with a sound risk assessment in the wild and given that the effect of inbreeding on fitness is relatively predictable, we suggest that risk can be weighted more strongly in terms of the probable outcome of outbreeding. Factors such as genetic similarities between populations and the number of generations in isolation can sometimes be used to assess outbreeding risk, in lieu of experimentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».