Conservation of Population Diversity of Pacific Salmon in Southeast Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyzed intraspecific variation in selected biological characteristics of five species of Pacific salmon Oncorhynchus spp. in southeast Alaska and adjacent areas of Canada with a particular interest in describing the variation among populations and suggesting conservation priorities to preserve existing variation. We identified traits that showed high levels of among-population variation, evaluated the interspecific consistency of variation patterns, and noted the relationship of these traits to potential adaptive variation. In addition, we graphically identified populations with distinctive phenotypic and demographic characteristics as outliers from the distribution of mean values of traits taken from populations throughout the region. We also reviewed allozyme surveys to identify populations that differed in terms of the geographic clustering patterns of allele frequencies. Approximately 9,000 salmon populations occur in the study area, and sufficient data were available from 2,062 (23%) of them to analyze at least one characteristic. We identified 47 populations represented by adequate data sets that have distinctive characteristics. An additional 35 populations, represented by limited samples or unusual nominal traits, may be regionally distinctive. Of the 47 adequately sampled, distinctive populations, 22 met our criteria for conservation consideration: (1) high potential for adaptive variation (including distinctive run timing), (2) a distinctive trait combined with high spawner abundance or allozyme frequencies that diverge from geographic clustering patterns, and (3) more than one distinctive characteristic or freshwater habitat shared with other distinctive populations. Freshwater habitats for 6 of those 22 populations are located in watersheds that do not have restrictive land use designations and warrant the highest conservation priority.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».