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Enregistrement W2314082426 · doi:10.1139/cjz-2013-0261

Lack of genetic divergence in capelin (<i>Mallotus</i><i>villosus</i>) spawning at beach versus subtidal habitats in coastal embayments of Newfoundland

2014· article· en· W2314082426 sur OpenAlexafffundvenueabout
Paulette M. Penton, Craig T. McFarlane, Erin K. Spice, Margaret F. Docker, Gail K. Davoren

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCapelinMallotusDemersal zoneBiologySpawn (biology)FisheryHabitatEcologyOceanographyPelagic zonePredationFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capelin (Mallotus villosus (Müller, 1776)), a focal forage fish in the north Atlantic, spawn on both beach and demersal (deep-water) sites throughout their circumpolar distribution. Although these habitats rarely occur in close proximity, demersal spawning sites within 4 km of beach spawning sites (subtidal) have recently been discovered in two coastal embayments in Newfoundland, Canada. The physical environment differs considerably between beach and subtidal spawning sites, creating the potential for local adaptation and genetic divergence of capelin from the two habitats, but this has never been investigated on a fine spatial scale. We use eight microsatellite loci to test for genetic divergence between capelin spawning at beach and subtidal sites within these two coastal regions in Newfoundland. We found no genetic differentiation between fish spawning at beach and subtidal sites or between the two regions. The results from this fine-scale study are in agreement with the lack of habitat-based structure reported in other studies examining beach and demersal sites separated by a larger geographic area. We suggest that instead of showing site fidelity and local adaptation, the facultative use of alternate spawning habitats may be a more successful strategy in an unpredictable environment.

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 enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,704

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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