Probabilistic-based genetic assignment model: assignments to subcontinent of origin of the West Greenland Atlantic salmon harvest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sheehan, T. F., Legault, C. M., King, T. L., and Spidle, A. P. 2010. Probabilistic-based genetic assignment model: assignments to subcontinent of origin of the West Greenland Atlantic salmon harvest. – ICES Journal of Marine Science, 67: 537–550. A multistock Atlantic salmon (Salmo salar) fishery operates off the coast of West Greenland and harvests fish of North American and European origin. Annual landings peaked in 1971 at 2700 t, but declined to 22 t in 2003. Biological data are collected to characterize the catch and its stock composition. Multilocus genotypes, generated via microsatellite DNA analysis, are used to derive statistics on continent of origin and less accurate finer-scale assignments. We developed a probabilistic-based genetic assignment (PGA) model to estimate the contribution of salmon from individual North American rivers in the 2000–2003 West Greenland catch. Uncertainty associated with finer-scale assignments is addressed by incorporating estimated misclassification rates and by reporting results as distributions generated via Monte Carlo resampling. US-origin fish represented ∼1% (by number) of the salmon harvested at West Greenland during the years 2000–2003. The resulting loss of spawners to this stock complex was approximately half the estimated adult returns in 2001, but was below 4% in the other 3 years. This is the first attempt to partition the US component of the West Greenland mixed-stock fishery to its finer parts. The approach can be used to identify the effects of fishing on individual stocks within any multistock complex where genetic samples of known origin are available.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».