Pacific Salmon: Ecology and Management of Western Alaska’s Populations
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract.</em>—The genetic population structures of chum <em>Oncorhynchus keta</em>, Chinook <em>O. tshawytscha</em>, coho <em>O. kisutch</em>, sockeye <em>O. nerka</em>, and pink <em>O. gorbuscha </em>salmon within the AYK region are described based on available published and unpublished information. The most detailed genetic data were for chum salmon where major groups included: (1) summer-run fish returning to coastal rivers and the lower reaches of the Yukon and Kuskokwim Rivers, (2) upper Yukon River, and (3) upper Kuskokwim River fall-run populations. AYK Chinook and coho salmon populations showed similar patterns of differentiation within the Yukon and Kuskokwim Rivers, although each species had quite different spatial separation and timing. Based on unpublished genetic data from AYK sockeye salmon populations, Norton Sound populations were grouped together and were distinct from ten other areas within the Yukon and Kuskokwim drainages which had affinities with Bristol Bay populations. Available pink salmon data were insufficient to estimate population structures. Similarity of AYK and Susitna River chum and Chinook salmon populations suggest a common ancestry that may reflect an historical connection of these drainages. Low species-wide indices of among-population genetic variation (<EM>F<sub>ST</sub></EM>) in chum and pink salmon suggest that regionally based conservation strategies for these species will be effective. In contrast, Chinook, coho, and sockeye salmon had higher <EM>F<sub>ST</sub> </EM>values and require population-specific strategies. Genetic stock identification methods (mixed stock analysis) provided valuable estimates of oceanic distributions of AYK chum salmon, and in-season estimates of chum, Chinook, and coho salmon stocks migrating within the Yukon and Kuskokwim Rivers. The genetic information now known about salmon in the AYK region will help the formulation and design of future investigations, and will ultimately promote a better understanding, management, and conservation of AYK salmon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».