Census vs. effective population size in chinook salmon: large‐ and small‐scale environmental perturbation effects
Notice bibliographique
Résumé
Population viability has often been assessed by census of reproducing adults. Recently this method has been called into question and estimation of the effective population size (Ne) proposed as a complementary method to determine population health. We examined genetic diversity in five populations of chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) from the upper Fraser River watershed (British Columbia, Canada) at 11 microsatellite loci over 20 years using DNA extracted from archived scale samples. We tested for changes in genetic diversity, calculated the ratio of the number of alleles to the range in allele size to give the statistic M, calculated Ne from the temporal change in allele frequency, used the maximum likelihood method to calculate effective population size (NeM), calculated the harmonic mean of population size, and compared these statistics to annual census estimates. Over the last two decades population size has increased in all five populations of chinook examined; however, Ne calculated for each population was low (81-691) and decreasing over the time interval measured. Values of NeM were low, but substantially higher than Ne calculated using the temporal method. The calculated values for M were generally low (M < 0.70), indicating recent population reductions for all five populations. Large-scale historic barriers to migration and development activities do not appear to account for the low values of Ne; however, available spawning area is positively correlated with Ne. Both Ne and M estimates indicate that these populations are potentially susceptible to inbreeding effects and may lack the ability to respond adaptively to stochastic events. Our findings question the practice of relying exclusively on census estimates for interpreting population health and show the importance of determining genetic diversity within populations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».