Selection for Vulnerability to Angling in Largemouth Bass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although a great deal of effort has been expended to try to understand the consequences of fishing‐induced selection by commercial fisheries, relatively little effort has been put into trying to understand the selective effects of recreational angling. We conducted a long‐term selection experiment to assess the heritability of vulnerability to angling in largemouth bass Micropterus salmoides . Three successive generations of artificially selected largemouth bass were produced from a single experimental study population. Within each generation, individual adult largemouth bass were identified as having either high or low vulnerability to angling through a series of controlled catch‐and‐release angling trials. Individuals of each vulnerability group (high and low) were then selected from that population for breeding to produce the next generation. The response to selection for vulnerability to angling increased with each generation; that is, the magnitude of the difference between the high‐ and low‐vulnerability groups of fish increased with each successive generation. Realized heritability was calculated as 0.146 ( r 2 = 0.995), indicating that the vulnerability of largemouth bass to angling is indeed a heritable trait. Our results indicate that recreational angling has the potential to alter the gene pool of wild fish populations, which may indirectly affect population characteristics such as survival, growth rate, and reproductive output as well as directly affecting angling success rates.
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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 ».