Estimation of Stock Composition and Individual Identification of Chinook Salmon across the Pacific Rim by Use of Microsatellite Variation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».