MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2148183464 · doi:10.1139/f10-084

Large effective population size and temporal genetic stability in Atlantic cod (Gadus morhua) in the southern Gulf of St. Lawrence

2010· article· en· W2148183464 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nina Overgaard Therkildsen, Einar Eg Nielsen, Douglas P. Swain, Jes Søe Pedersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaEuropean Commission
Mots-clésGadusOverfishingAtlantic codEffective population sizePopulationFisheryPopulation sizeBiologyGenetic diversityGenetic variabilityEcologyFishingDemographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, many commercial fish stocks have experienced dramatic declines due to overfishing. Such fisheries-induced population reductions could potentially erode the genetic diversity of marine fish populations. Based on analyses of DNA extracted from archived and contemporary samples, this paper compares the genetic variability at nine microsatellite loci in a Canadian population of Atlantic cod ( Gadus morhua ) over 80 years, spanning from before the fishery intensified to now when the population is at historically low abundance. Extensively validated genetic data from the temporally spaced samples were used to estimate the effective population size. Over the period, we observed no loss of either heterozygosity or allelic diversity. Several of the estimation methods applied could not distinguish the effective population size from infinity, and the lower 95% confidence limit on estimates was generally &gt;500, suggesting that the effective population size is probably considerably larger than this. Hence, it appears that the southern Gulf of St. Lawrence cod stock has maintained genetic variability to sustain future evolution despite a dramatic population decline.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207