Mixed stock analysis of genetic compositions of lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) mixtures in Lake Michigan: hierarchical spatial heterogeneity and evidence of improving recruitment in Wisconsin spawning populations
Notice bibliographique
Résumé
Information regarding site occupancy of fish that migrate long distances during nonspawning periods together with estimates of recruitment trends for individual populations can be informative for management, especially when individuals from different spawning populations intermix and are sampled or harvested together. Tendencies for individuals from different populations to preferentially occupy specific regions increases vulnerability to anthropogenic and natural disturbances. Using mixed stock analysis (MSA), we estimated population-specific occupancy of lake sturgeon (Acipenser fulvescens) in open-water and nearshore regions of Lake Michigan across a hierarchy of spatial scales. Open-water mixture composition differed between Lake Michigan’s eastern and western basins. Significant heterogeneity in habitat occupancy was also observed at microgeographic scales throughout open-water regions of Green Bay, indicating nonrandom occupancy to regions proximal to natal streams. Estimates of relative recruitment levels determined from MSA extensions indicated increasing recruitment trends for spawning populations associated with Wisconsin tributaries (Oconto–Peshtigo, Fox, and Menominee rivers). Our lake sturgeon results demonstrate the utility of genetic data for informing management efforts for spatially structured, highly migratory species. Similar analyses could prove beneficial for species with similar characteristics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».