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Enregistrement W4404007171 · doi:10.1111/mec.17558

Human Impacts on Great Lakes Walleye <i>Sander vitreus</i> Structure, Diversity and Local Adaptation

2024· article· en· W4404007171 sur OpenAlexaff
Peter T. Euclide, Heiner Kuhl, Chris C. Wilson, Kim T. Scribner, Loren M. Miller, Wendylee Stott, Wesley A. Larson

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésStockingBiologyGenetic diversityLocal adaptationSanderPopulationEcologyAdaptation (eye)Genetic structureEffective population sizeFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Artificial propagation and wild release may influence the genetic integrity of wild populations. This practice has been prevalent in fisheries for centuries and is often termed ‘stocking’. In the Laurentian Great Lakes (Great Lakes here‐on), walleye populations faced declines from the 1950s to the 1970s, prompting extensive stocking efforts for restoration. By the mid‐2010s, walleye populations showed signs of recovery, but the genetic legacy of stocking on population structure at the genomic level remains unclear. Using a dataset of 45,600 genome‐aligned SNP loci genotyped in 1075 walleye individuals, we investigated the genetic impacts of over 50 years of stocking across the Great Lakes. Population structure was associated with both natural geographic barriers and stocking from non‐native sources. Admixture between Lake Erie walleye and walleye from the re‐populated Tittabawassee River indicate that stocking may have re‐distributed putatively adaptive alleles around the Great Lakes. Genome scans identified F ST outliers and evidence of selective sweeps, indicating local adaptation of spawning populations is likely. Notably, one genomic region showed strong differentiation between Muskegon River and walleye from the Tittabawassee River, which was re‐populated by Muskegon strain walleye, suggesting admixture and selection both impact the observed genetic diversity. Overall, our study underscores how artificial propagation and translocations can significantly alter the evolutionary trajectory of populations. The findings highlight the complex interplay between stocking practices and population genetic diversity, emphasising the need for careful management strategies to preserve the genetic integrity of wild populations amidst conservation efforts.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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