Genetic analysis of the exploited snow crab (<i>Chionoecetes opilio</i>) in the Barents Sea—possibilities of origin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract After the initial opening of the Bering Strait 5.5–-5.0 My ago, there occurred several periods with exchange of marine species between the Pacific and Atlantic Oceans. The snow crab ( Chionoecetes opilio) was first reported in the Barents Sea (BAR) in 1996, presumably following introduction via Ballast water. Since then, the population has increased in size and distribution and has become self-reproducing and of economic importance. We implemented genetic analysis to identify the origin and pathway of introduction of BAR snow crab. Samples from BAR, Alaska, eastern Canada, and west Greenland were genotyped with 12 microsatellite loci. Pairwise FST between 15 samples showed three geographic clusters, each significantly different from one another. Unexpectedly, the largest genetic distance was between the BAR and Greenland clusters. This clustering may be the result of dispersals through Bering Strait from the North Pacific Ocean and passage through the Arctic Ocean. The BAR samples did not show signs of a bottleneck in population size, as would be expected after introduction of small numbers of individuals. Presence of snow crab in the BAR may thus be the result of recent natural range expansion from around Alaska.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».