Genetic structure of lake whitefish (Coregonus clupeaformis) in Lake Michigan
Notice bibliographique
Résumé
Genetic relationships among lake whitefish ( Coregonus clupeaformis ) spawning aggregates in Lake Michigan were assessed and used to predict a stock or management unit (MU) model for the resource. We hypothesized that distinct spawning aggregates represented potential MUs and that differences at molecular markers underlie population differentiation. Genetic stock identification using 11 microsatellite loci indicated the presence of six genetic MUs. Resolved MUs corresponded to geographically proximate spawning aggregates clustering into genetic groups. Within MUs, analyses suggested that all but one delineated MU was a stable grouping (i.e., no between-population differences), with the exception being the Hog Island – Traverse Bay grouping. Elk Rapids was the most genetically divergent population within Lake Michigan. However, low Fstvalues suggested that moderate to high levels of gene flow occur or have occurred in the past between MUs. Significant tests of isolation by distance and low pairwise Fstvalues potentially led to conflicting results between traditional analyses and a Bayesian approach. This data set could provide baseline data from which a comprehensive mixed-stock analysis could be performed, allowing for more efficient and effective management of this economically and socially important resource.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».