Separating genetic and environmental influences on temporal spawning distributions of largemouth bass (<i>Micropterus salmoides</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Environmental and genetic factors influence fish spawning periodicity (i.e., the distribution of spawning events during the breeding season), but their relative contributions have rarely been evaluated. We evaluated the relative contribution of genetic and environmental effects on spawning periodicity by rearing Florida largemouth bass (FLMB, Micropterus salmoides floridanus) from Lake Okeechobee and intergrade largemouth bass (ILMB, Micropterus salmoides salmoides × M. s. floridanus) from Lake Seminole in a similar environment. Fish from each genetic source population were translocated to experimental ponds at an intermediate latitude in Gainesville, Florida, in September 2003. We used estimated ages of offspring as an index of spawning events to compare spawning distributions between brood sources in ponds and related those results to spawning distributions at source populations for 2004. FLMB began spawning earlier than ILMB in all ponds, and FLMB had a longer spawning season than ILMB. Similarly, FLMB at Lake Okeechobee began spawning earlier and had a longer spawning season than ILMB at Lake Seminole. Environmental factors (e.g., temperature effects) influenced spawning periodicity for both FLMB and ILMB, but spawning periodicity was also influenced by genetic composition in ponds because translocated fish reflected characteristics of their source populations. Thus, both environmental factors and genetic composition influenced spawning periodicity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».