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Enregistrement W4309920126 · doi:10.1139/cjfas-2022-0126

Iteroparity and its contribution to life-history variation in Atlantic salmon

2022· article· en· W4309920126 sur OpenAlexvenueno aff
Lo Persson, Astrid Raunsgård, Eva B. Thorstad, Gunnel Marie Østborg, Kurt Urdal, Harald Sægrov, Ola Ugedal, Kjetil Hindar, Sten Karlsson, Peder Fiske, Geir H. Bolstad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatureMiljødirektoratetNorges ForskningsrådNorsk institutt for naturforskningVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésSemelparity and iteroparityBiologyReproductionLife history theoryLife historyPopulationEcologySexual maturityZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolution of iteroparity is shaped by the trade-off between current and future reproduction. We studied variation in iteroparity among 205 050 individual Atlantic salmon caught in 179 rivers spanning 14° of latitude. The proportion of repeat spawners (iteroparous individuals) averaged 3.8% and ranged from 0% to 26% across rivers. Females were more often repeat spawners than males and had lower cost of reproduction in terms of lost body mass between spawning events. Proportion of repeat spawners for a given sea age at maturity, and the ratio of alternate to consecutive repeat spawners, increased with increasing population mean sea age at maturity. By combining smolt age, sea age at maturity, and age at additional spawning events, we identified 141 unique life-history types, and repeat spawners contributed 75% of that variation. Our results show that repeat spawners are important for life-history variation and suggest that the association between mean sea age and the frequency of repeat spawning is adaptive rather than a pleiotropic side effect arising from selection on sea age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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