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Enregistrement W3204829509 · doi:10.1002/tafs.10337

Population Genetics of Brook Trout in the Southern Appalachian Mountains

2021· article· en· W3204829509 sur OpenAlexaboutno aff
David C. Kazyak, Barbara A. Lubinski, Matt A. Kulp, Kasey C. Pregler, Andrew R. Whiteley, Eric M. Hallerman, Jason A. Coombs, Yoichiro Kanno, Jacob M. Rash, Raymond P. Morgan, Jim Habera, Jason Henegar, T. Casey Weathers, Matthew T. Sell, Anthony Rabern, Dan Rankin, Tim L. King

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Maryland Center for Environmental ScienceIowa Department of Natural ResourcesUniversity of Massachusetts AmherstNational Park ServiceU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceVirginia Department of Game and Inland FisheriesWisconsin Department of Natural ResourcesUniversity of PennsylvaniaWest Virginia UniversityVirginia Polytechnic Institute and State UniversityMassachusetts MassWildlife Division of Fisheries and WildlifeNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésTroutSalvelinusPopulationEcologyGenetic structureBiologyGenetic diversityPopulation geneticsPhylogeographyRange (aeronautics)Genetic variationGeographyFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Broad‐scale patterns of genetic diversity for Brook Trout Salvelinus fontinalis remain poorly understood across their endemic range in the eastern United States. We characterized variation at 12 microsatellite loci in 22,020 Brook Trout among 836 populations from Georgia, USA, to Quebec, Canada, to the western Great Lakes region. Within‐population diversity was typically lower in the southern Appalachian Mountains relative to the mid‐Atlantic and northeastern regions. Effective population sizes in the southern Appalachians were often very small, with many estimates less than 30 individuals. The population genetics of Brook Trout in the southern Appalachians are far more complex than a conventionally held simple “northern” versus “southern” dichotomy would suggest. Contemporary population genetic variation was consistent with geographic expansion of Brook Trout from Mississippian, mid‐Atlantic, and Acadian glacial refugia as well as differentiation among drainages within these broader clades. Genetic variation was pronounced among drainages (57.4% of overall variation occurred among 10‐digit hydrologic unit code [HUC10] units or larger units) but was considerable even at fine spatial scales (13% of variation occurred among collections within HUC12 drainage units). Remarkably, 87.2% of individuals were correctly assigned to their collection of origin. While comparisons with fish from existing major hatcheries showed impacts of stocking in some populations, genetic introgression did not overwhelm the signal of broad‐scale patterns of population genetic structure. Although our results reveal deep genetic structure in Brook Trout over broad spatial extents, fine‐scale population structuring is prevalent across the southern Appalachians. Our findings highlight the distinctiveness and vulnerability of many Brook Trout populations in the southern Appalachians and have important implications for wild Brook Trout management. To facilitate application of our findings by conservation practitioners, we provide an interactive online visualization tool to allow our results to be explored at management‐relevant scales.

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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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