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Enregistrement W4303646857 · doi:10.1093/icesjms/fsac172

Genetic analysis of the exploited snow crab (<i>Chionoecetes opilio</i>) in the Barents Sea—possibilities of origin

2022· article· en· W4303646857 sur OpenAlexaffabout
Geir Dahle, Bernard Sainte‐Marie, Sarah L. Mincks, Eva Farestveit, Knut Eirik Jørstad, Ann Merete Hjelset, Ann‐Lisbeth Agnalt

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesHavforskningsinstituttet
Mots-clésArcticOceanographyPopulationFisheryPelagic zonePopulation bottleneckSnowGeographyBiologyGeologyMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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