Larval dispersal underlies demographically important intersystem connectivity in a Great Lakes yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) population
Notice bibliographique
Résumé
Ability to quantify connectivity among spawning subpopulations and their relative contribution of recruits to the broader population is a critical fisheries management need. By combining microsatellite and age information from larval yellow perch (Perca flavescens) collected in the Lake St. Clair – Detroit River system (SC-DRS) and western Lake Erie with a hydrodynamic backtracking approach, we quantified subpopulation structure, connectivity, and contributions of recruits to the juvenile stage in western Lake Erie during 2006–2007. After finding weak (yet stable) genetic structure between the SC-DRS and two western Lake Erie subpopulations, microsatellites also revealed measurable recruitment of SC-DRS larvae to the juvenile stage in western Lake Erie (17%–21% during 2006–2007). Consideration of precollection larval dispersal trajectories, using hydrodynamic backtracking, increased estimated contributions to 65% in 2006 and 57% in 2007. Our findings highlight the value of complementing subpopulation discrimination methods with hydrodynamic predictions of larval dispersal by revealing the SC-DRS as a source of recruits to western Lake Erie and also showing that connectivity through larval dispersal can affect the structure and dynamics of large lake fish populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».