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Enregistrement W2125681317 · doi:10.1139/f10-027

Genetic population structure of broad whitefish, Coregonus nasus, from the Mackenzie River, Northwest Territories: implications for subsistence fishery management

2010· article· en· W2125681317 sur OpenAlexaffvenueabout
Les N. Harris, Eric B. Taylor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoregonusFish migrationTributaryFisheryPopulationGeographyGraylingCoregonus lavaretusEcologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assayed microsatellite DNA variation among 1013 broad whitefish, Coregonus nasus , from 36 localities within the lower Mackenzie River (Northwest Territories, Canada) to provide the first assessment of fine-scale population structuring of broad whitefish in this large system. Among sampling locations, averaged across all loci, the number of alleles ranged from 3.00 to 6.71 and heterozygosity averaged 0.54. Population subdivision was generally low, but significant (θ = 0.026, P < 0.05), although pairwise comparisons indicated that overall significance was heavily influenced by comparisons between anadromous and lacustrine groups. Bayesian-based STRUCTURE analysis suggested that there are two main genetic groups within our study area: anadromous and lacustrine broad whitefish. A mixture analysis indicated that all populations contribute to the lower Mackenzie River subsistence fishery, yet catches were dominated by Peel River fish, highlighting the importance of this tributary. Our data also supported the idea that there are several units of conservation among Mackenzie River system broad whitefish populations and that management strategies should be implemented accordingly.

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)0,000
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 enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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