Temporal variability in effective size (N _e ) identifies sampling bias in close kin mark recapture estimate of population abundance (N c(CKMR) )
Notice bibliographique
Résumé
Although efforts to estimate Ne, Nc, and their ratio in wild populations are expanding, few empirical studies investigate interannual changes in these parameters. Hence, we do not know how representative many estimates may be. Answering this question requires studies of long-term population dynamics. We non-lethally sampled N=5400 brook trout (Salvelinus fontinalis) from seven populations during 6 consecutive years (2014-2019) and genotyped them at 33 microsatellites to examine variation in Ne, Nc and their ratio. Nc was estimated by Mark-Recapture (Nc(MR)) (2014-2018) as well as by Close-Kin-Mark-Recapture (Nc(CKMR)) (2015-2017). Within populations, annual variation in Ne (max/min Ne) ranged from 1.6-fold to 58-fold. Over all 7 populations, median annual variation in Ne was 5-fold. These results reflect important interannual changes in reproductive success variance. Within population Nc(MR) varied by a median of 2.7. Thus, Ne varied nearly twice as much as did Nc(MR) . Our results suggest that, at least in small populations, any single annual estimate of Ne is unlikely to be representative of long-term dynamics. At least 3-4 annual estimates may be required for an estimate of contemporary Ne to be representative. For five of the seven populations, Nc(MR) was indistinguishable from Nc(CKMR). The two populations with discordant estimates exhibited the largest annual Ne variation (58-fold and 35.4-fold). These results suggest sampling effort in these two streams may have been insufficient to capture the genetic diversity of the entire population. Our study demonstrates how knowledge of temporal variation in Ne can be used to identify potential biases in Nc(CKMR).
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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 | 0,006 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».