The effects of high rearing density on the potential for domestication selection in hatchery culture of steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Hatchery-reared steelhead (Oncorhynchus mykiss) often have lower fitness than natural-origin fish when spawning in the wild. Fitness loss in hatcheries is partly due to genetic adaptation to captivity (domestication), but the underlying selection pressures driving adaptation remain unknown. Circumstantial evidence suggests that adaptation to hatcheries is accelerated when fish are reared at high density. We hypothesized two mechanisms by which high rearing densities could accelerate adaptation to the hatchery. First, high density could increase the among-family component of variation in fork length, which could increase the opportunity for selection after release. Second, a growth trade-off in fork length among families could occur across densities (family-by-environment interaction). We raised the same set of families, in replicate, at each of two densities. We found main effects of density (high density reduced body size) and family (accounted for 33%–53% of variance in size at release) on juvenile fork length. However, high density did not increase the percentage of variance in fork length among families, and there was weak evidence for a family-by-environment interaction. We propose an alternate model of how increased density might exacerbate domestication selection. The relationship between size at release and probability of survival is strongly nonlinear (almost truncational) for steelhead. Because high density decreases the fork lengths of all families approximately equally, high density could simply reduce the number of families that are above a threshold for high survival, resulting in strong among-family selection after release from the hatchery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».