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Enregistrement W2955989924

Genetic Diversity of Yellow Perch (Perca flavescens) in Lac La Biche

2017· article· en· W2955989924 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerchGenetic diversityBiologyPopulationTrophic levelEcologyFisheryCormorantMicrosatelliteStockingZoologyFish <Actinopterygii>PredationGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maintenance of genetic diversity is critical for a population’s ability to withstand, and persist natural or anthropogenic change. The Alberta government implemented the Lac La Biche Fishery Restoration Program in 2005. This program introduced several changes, including the control of the double-crested cormorant population, and the stocking of over 2 million walleye fry. Ecological disruptions at high trophic levels, such as those implemented with the restoration program at Lac La Biche have been shown to induce changes in genetic diversity of species at lower trophic levels. In this study, we developed a method of genomic DNA extraction from preserved yellow perch (Perca flavescens) stomachs to investigate genetic diversity in this species. Upon extraction, six nuclear microsatellite loci were examined by PCR, in 29 individuals collected in 2009 from Lac La Biche, Alberta. This study provided initial population genetic data on yellow perch from 2009, and a framework for a more exhaustive analysis of the spatial, and temporal population genetic structure of yellow perch in Lac La Biche from 2009 - 2013. Discipline: Biology Faculty Mentor: Dr. David McFadyen

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)0,002
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,007
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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