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Enregistrement W2166974348 · doi:10.1139/f10-054

Population structure of lake trout (Salvelinus namaycush) in a large glacial-fed lake inferred from microsatellite DNA and morphological analysis

2010· article· en· W2166974348 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sara Northrup, Mark Connor, Eric B. Taylor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensAssembly of First NationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalvelinusTroutEcologyGenetic structureBiologyFisheryGenetic diversityPopulationOncorhynchusCoregonus clupeaformisFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the structure of intraspecific genetic and morphological diversity within and across habitats is a fundamental aspect of biodiversity research with conservation value. Atlin Lake is the largest lake in British Columbia, Canada, and contains relatively pristine populations of lake trout ( Salvelinus namaycush ) that are key components of the lake’s fish community and local fisheries. Lake trout from Atlin Lake were examined for genetic and phenotypic variation using eight microsatellite DNA loci, body form, and colouration. Genetic assays were also conducted on lake trout from the adjoining Tagish Lake and from 17 other localities to provide spatial context for the variation within Atlin Lake. The genetic data suggested that there were three genetic subpopulations within the Atlin–Tagish lake system. Morphological analysis identified two morphological groups of lake trout within Atlin Lake. Genetic and morphological groupings in Atlin Lake were not associated with each other. A mixed-stock analysis of samples collected from Atlin Lake commercial and recreational fisheries suggested that all genetic subpopulations contributed to the fishery and that there was some contribution from fish originating from within Tagish Lake.

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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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