Effective number of breeders, effective population size and their relationship with census size in an iteroparous species, <i>Salvelinus fontinalis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the effective number of breeders (Nb) and the generational effective size (Ne) has rarely been examined empirically in species with overlapping generations and iteroparity. Based on a suite of 11 microsatellite markers, we examine the relationship between Nb, Ne and census population size (Nc) in 14 brook trout (Salvelinus fontinalis) populations inhabiting 12 small streams in Nova Scotia and sampled at least twice between 2009 and 2015. Unbiased estimates of Nb obtained with individuals of a single cohort, adjusted on the basis of age at first maturation (α) and adult lifespan (AL), were from 1.66 to 0.24 times the average estimates of Ne obtained with random samples of individuals of mixed ages (i.e. [Formula: see text]). In turn, these differences led to adjusted Ne estimates that were from nearly five to 0.7 times the estimates derived from mixed-aged individuals. These differences translate into the same range of variation in the ratio of effective to census population size [Formula: see text] within populations. Adopting [Formula: see text] as the more precise and unbiased estimates, we found that these brook trout populations differ markedly in their effective to census population sizes (range approx. 0.3 to approx. 0.01). Using AgeNe, we then showed that the variance in reproductive success or reproductive skew varied among populations by a factor of 40, from Vk/k ≈ 5 to 200. These results suggest wide differences in population dynamics, probably resulting from differences in productivity affecting the intensity of competition for access to mates or redds, and thus reproductive skew. Understanding the relationship between Ne, Nb and Nc, and how these relate to population dynamics and fluctuations in population size, are important for the design of robust conservation strategies in small populations with overlapping generations and iteroparity.
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 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 | 0,004 |
| 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 ».