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Enregistrement W2117086060 · doi:10.1111/j.1365-294x.2006.03205.x

Interplay between ecological, behavioural and historical factors in shaping the genetic structure of sympatric walleye populations (<i>Sander vitreus</i>)

2006· article· en· W2117086060 sur OpenAlexaffabout
PIERRE‐PHILIPPE DUPONT, Vincent Bourret, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBiological dispersalEcologyPopulationSympatric speciationAllopatric speciationSpatial ecologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disentangling ecological, behavioural and evolutionary factors responsible for the presence of stable population structure within wild populations has long been challenging to population geneticists. This study primarily aimed at decoding population structure of wild walleye (Sander vitreus) populations of Mistassini Lake (Québec, Canada) in order to define source populations to be used for the study of spatial partitioning using individual-based multilocus assignment methods, and decipher the dynamics of individual dispersal and resulting patterns of spatial resource partitioning and connectivity among populations. A second objective was to elucidate the relationships between biological characteristics (sex, size, age and population of origin) and an individual's probability to migrate and/or disperse. To do so, a total of 780 spawning individuals caught on five distinct spawning sites, and 1165 postspawning individuals, captured over two sampling seasons (2002-2003) were analysed by means of eight microsatellite loci. Four temporally stable walleye populations associated with distinct reproductive grounds were detected. These populations were differentially distributed among lake sectors during their feeding migration and their spatial distribution was stable over the two sampling seasons. Dispersing individuals were identified (n=61); these revealed asymmetrical patterns of dispersal between populations, which was also confirmed by divergent admixture proportions. Regression models underlined population of origin as the only factor explaining differential dispersal of individuals among populations. An analysis of covariance (ancova) indicated that larger individuals tended to migrate from their river of origin further away in the lake relative to smaller fish. In summary, this study underlined the relevance of using individual-based assignment methods for deciphering dynamics of connectivity among wild populations, especially regarding behavioural mechanisms such as differential spatial partitioning and dispersal responsible for the maintenance of genetic population structure.

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)0,001
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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