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Enregistrement W2568055713 · doi:10.1111/jfb.13220

Mitochondrial <scp>DNA</scp> phylogeography of least cisco <i><scp>C</scp>oregonus sardinella</i> in <scp>A</scp>laska

2017· article· en· W2568055713 sur OpenAlexaboutno aff
Veronica M. Padula, Douglas Causey, J. Andrés López

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSardinellaCoregonusBiologyPhylogeographyMitochondrial DNAHaplotypeZoologyGenetic diversityGenetic variationEvolutionary biologyEcologyPhylogeneticsSardineFisheryGeneticsGenotypePopulationGeneDemographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the first detailed analysis of the mitochondrial DNA diversity of least cisco Coregonus sardinella in Alaska using a 678 bp segment of the control region (D‐loop) of the mitochondrial genome. Findings suggest that the history of C. sardinella in Alaska differs from that of other species of Coregonus present in the state and surrounding regions. The examined populations of C. sardinella are genetically diverse across Alaska. Sixty‐eight distinct mitochondrial haplotypes were identified among 305 individuals sampled from nine locations. The haplotype minimum spanning network and phylogeny showed a modest level of geographic segregation among haplotypes, suggesting high levels of on‐going or recent connectivity among distant populations. Observed ΦST values and the results of homogeneity and AMOVAs indicate incipient genetic differentiation between aggregations in three broad regional groups. Sites north of the Brooks Range formed one group, sites in the Yukon and Selawik Rivers formed a second group and sites south of the Yukon drainage formed the third group. Overall, the sequence data showed that a large proportion of mtDNA genetic variation in C. sardinella is shared across Alaska, but this variation is not homogeneously distributed across all regions and for all haplotype groups.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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