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Enregistrement W2136719830 · doi:10.1139/f07-167

Stocking success of local-origin fry and impact of hatchery ancestry: monitoring a new steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) stocking program in a Minnesota tributary to Lake Superior

2008· article· en· W2136719830 sur OpenAlexvenueno aff
David C. Caroffino, Loren M. Miller, Anne R. Kapuscinski, Joseph J. Ostazeski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinnesota Sea Grant, University of MinnesotaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinnesota Department of Natural Resources
Mots-clésStockingHatcheryBroodstockFisheryBiologyPopulationTributaryElectrofishingRainbow troutPopulation dynamics of fisheriesFish hatcheryFish <Actinopterygii>AquacultureFish farmingGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inception of a hatchery program to rebuild a naturalized steelhead (Oncorhynchus mykiss) population in Minnesota waters of Lake Superior gave us the rare opportunity to monitor the success of fry stocking and determine if hatchery ancestry can reduce fitness of stocked fish in the early generations of a stocking program. Through genetic monitoring of two year classes, we determined that hatchery adults produced 1.3-6.2 times as many age-2 juveniles per female than naturally spawning fish. Survival of stocked fry of parents born in a hatchery relative to those of parents born in the wild was 70% in paired-stocking comparisons. These results suggest that stocking local-origin fry can increase the short-term abundance of depleted populations and that fish with no hatchery history are a better source for supplemental stocking. Additionally, sampling small numbers of adults for broodstock created genetically distinct groups, which could potentially cause long-term genetic change in the population. Genetic monitoring of adults will be essential to determining whether differences observed persist through the life cycle of the stocked fish.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,182

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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