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Enregistrement W2153433693 · doi:10.1577/m04-080.1

DNA-Level Variation of Sockeye Salmon in Southeast Alaska and the Nass and Skeena Rivers, British Columbia, with Applications to Stock Identification

2005· article· en· W2153433693 sur OpenAlexaffabout
Terry D. Beacham, John R. Candy, Brenda McIntosh, Cathy MacConnachie, Amy Tabata, Kristina M. Miller, Ruth E. Withler

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesAlaska Department of Fish and Game
Mots-clésOncorhynchusStock (firearms)MicrosatellitePopulationFisheryGeographyBiologyAlleleArchaeologyDemographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The variation at 14 microsatellite loci and 1 major histocompatibility complex locus was surveyed in 12,000 sockeye salmon Oncorhynchus nerka from 35 populations in the Skeena and Nass River drainages in British Columbia and 20 populations from Southeast Alaska. Genetic differentiation among populations was observed, with an overall FST of the microsatellite loci of 0.104. Evaluation of the utility of the microsatellite loci for stock identification applications indicated that the accuracy and precision of the estimated stock compositions generally increased as the number of observed alleles at the loci increased. Analysis of simulated mixtures of sockeye salmon from the Nass River, Skeena River, and Southeast Alaska indicated that DNA variation provides a practical way to estimate stock composition, yielding population and regional estimates within 1–3% of the actual values. The validity of the results from the simulated mixtures was evaluated with an analysis of a sample of known origin. Estimated stock compositions on a regional basis (derived from application of a 203-population baseline) were within 1% of the actual contributions, and for the Southeast Alaska component the individual population estimates were generally within 0.5% of the actual contributions. Analysis of fishery samples from a fishery near Tree Point in Southeast Alaska indicated that the major contributors to the fishery in 2001 were sockeye salmon of Nass River, Skeena River, and Southeast Alaska origin, with some components from the Stikine River. Analysis of fishery samples from a fishery near the entrance to Portland Inlet in northern British Columbia indicated that sockeye salmon of Nass River origin dominated the fishery in 2002. Thus, DNA variation provides an effective method for sockeye salmon stock identification.

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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,813

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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