In‐stream population structuring of Lake Sturgeon in Northern Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Lake Sturgeon is a long‐lived, late‐maturing fish that declined significantly in abundance over the past 150 years. Since the 1990s, stocking has been used to recover numerous Lake Sturgeon populations across North America. Ill‐informed genetic mixing among populations can have unintended negative consequences, so a genotype‐by‐sequencing (GBS) study was undertaken to help guide the stocking strategy for Lake Sturgeon on the 653‐km‐long Nelson River, Manitoba. Tissue samples collected from 416 adults captured from 12 locations along the Nelson River, and from the Hayes and Churchill rivers that also empty into Hudson Bay, were sequenced using Illumina technology. A bioinformatics pipeline yielded 5637 high‐quality filtered markers. Genetic differentiation (overall meanFSTof 0.028; a range of means: 0–0.16) revealed spatial structuring among and within rivers. Two populations were found in the upper Nelson River, two more in the middle Nelson, and one in the lower Nelson. Discriminant analysis of principal components revealed first‐generation migrants and a general lack of effective dispersal, which raises questions about historical versus contemporary influence. Lake Sturgeon stocking in northern Manitoba should avoid mixing among rivers and among Nelson River sections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».