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Enregistrement W2951869266 · doi:10.1111/eva.12765

Combining population genomics and forward simulations to investigate stocking impacts: A case study of Muskellunge ( <i>Esox masquinongy</i> ) from the St. Lawrence River basin

2019· article· en· W2951869266 sur OpenAlexafffundabout
Quentin Rougemont, Anne Carrier, Jérémy Le Luyer, Anne‐Laure Ferchaud, John M. Farrell, Daniel Hatin, Philippe Brodeur, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsMinistry of Natural ResourcesOntario Ministry of Natural Resources and ForestryNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésStockingTributaryBiologyPopulationEcologyGenetic diversityEsoxElectrofishingEffective population sizeFisheryPikeGeographyFish <Actinopterygii>Abundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the genetic and evolutionary impacts of stocking on wild fish populations has long been of interest as negative consequences such as reduced fitness and loss of genetic diversity are commonly reported outcomes. In an attempt to sustain a fishery, managers implemented nearly five decades of extensive stocking of over a million Muskellunge ( Esox masquinongy ), a native species in the Lower St. Lawrence River (Québec, Canada). We investigated the effect of this stocking on population genetic structure and allelic diversity in the St. Lawrence River in addition to tributaries and several stocked inland lakes. Using genotype by sequencing, we genotyped 643 individuals representing 22 locations and combined this information with forward simulations to investigate the genetic consequences of long‐term stocking. Individuals native to the St. Lawrence watershed were genetically differentiated from stocking sources and tributaries, and inland lakes were naturally differentiated from the main river. Empirical data and simulations within the St. Lawrence River revealed weak stocking effects on admixture patterns. Our data suggest that the genetic structure associated with stocked fish was diluted into its relatively large effective population size. This interpretation is also consistent with a hypothesis that selection against introgression was in operation and relatively efficient within the large St. Lawrence River system. In contrast, smaller populations from adjacent tributaries and lakes displayed greater stocking‐related admixture that resulted in comparatively higher heterozygosity than the St. Lawrence. Finally, individuals from inland lakes that were established by stocking maintained a close affinity with their source populations. This study illustrated a benefit of combining extensive genomic data with forward simulations for improved inference regarding population‐level genetic effects of long‐term stocking, and its relevance for fishery management decision making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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