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Enregistrement W2136468670 · doi:10.1577/t05-241.1

Estimation of Stock Composition and Individual Identification of Chinook Salmon across the Pacific Rim by Use of Microsatellite Variation

2006· article· en· W2136468670 sur OpenAlexaff
Terry D. Beacham, John R. Candy, Kimberly L. Jonsen, Janine Supernault, Michael Wetklo, Langtuo Deng, Kristina M. Miller, Ruth E. Withler, Natalia Varnavskaya

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNorthwest Fisheries Science CenterNational Marine Fisheries ServiceWashington Department of Fish and WildlifeDental Foundation of Oregon
Mots-clésMicrosatelliteChinook windStock (firearms)OncorhynchusPopulationLocus (genetics)BiologyStock assessmentFisheryAlleleStatisticsGeographyDemographyMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Variation at 13 microsatellite loci was surveyed for over 52,000 Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha sampled from 325 localities ranging from Russia to California; the variation was applied to estimate stock composition in mixed‐stock fishery samples. A rapid increase in the accuracy of estimated stock composition in simulated mixtures with respect to population sample size was observed for sample sizes of up to about 75 individuals, at which point a 90% accuracy of assignment to population was achieved. The number of alleles observed at a locus was related to the power of the locus in providing accurate estimates of the stock composition of single‐population mixtures. In analysis of single‐population mixtures where the Pacific Rim baseline was used for estimation of stock identification, 75% accuracy for the average population was achieved by employing approximately 55 alleles in the analysis. Increasing the accuracy of the estimated stock composition to 90% for the average population required approximately 350 microsatellite alleles. The precision of estimated stock composition increased rapidly for approximately the first 100 alleles used; standard deviations declined from 20.0% to 8.0%. Analysis of known‐origin samples indicated that accurate regional estimates of stock composition were obtained. The accuracy of assigning individuals to a specific region or river drainage averaged 84% for 54 populations in multipopulation samples. The estimated stock compositions of mixed‐fishery samples from northern and southern locations in British Columbia were quite different among samples and reflected whether samples were derived from migrating or resident Chinook salmon. Microsatellites have the ability to provide accurate estimates of stock composition from many fisheries in the Pacific Rim distribution of Chinook salmon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations95
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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