Microsatellite Variation in Yukon River Coho Salmon: Population Structure and Application to Mixed-Stock Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of population structure facilitates the effective management of species that are harvested in mixed-stock fisheries. In this study, we analyzed genetic variation at 19 microsatellite loci for 14 populations of Coho Salmon Oncorhynchus kisutch in the Yukon River. We then used this data to estimate the stock composition of adults that were harvested in a lower river test fishery. The Coho Salmon populations in the Yukon River exhibited a high degree of geographically based genetic structure (GST = 0.078), with a strong genetic disjunction between the lower and upper river populations. Further substructure was observed among the upper river populations, which allowed for the estimation of stock composition to areas within this region. Analyses involving simulated and real mixtures indicated that this level of divergence can be used to apportion Coho Salmon to regions and areas accurately (95–100%). The stock composition estimates for the test fishery revealed that the spawning migration was evenly divided (50:50) between the lower and upper river populations. The upper river populations generally had earlier migration timing, comprising 66% of the mixture in the beginning and 33% at the end. The largest component of the upper river region was Tanana at 44%, followed by Nenana at 5%, and Porcupine at 1%. While escapement monitoring is essential for the management of Coho Salmon, it is limited by funding shortfalls. However, mixed-stock analysis in conjunction with sonar enumeration can provide information on stock-specific proportions, abundances, and migration timings that can increase our knowledge and ability to manage Coho Salmon populations in the Yukon River.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».