Using strain-specific genetic information to estimate the reproductive potential of lake trout spawning biomass in southern Lake Michigan
Notice bibliographique
Résumé
Lake trout reproduction has increased in Lake Michigan since the 2000 s. Previous genetic studies reported that the strains of stocked adults did not contribute equally to wild recruits. Consequently, reproductive potential of spawning biomass estimated in stock assessments will depend upon strain composition, complicating comparisons across time and space. We integrated data from a stock assessment with genetic data to estimate an effective lake trout spawning biomass that accounts for strain-specific reproductive efficiency. A reproductive power index (RPI) was developed for six strains of hatchery-reared lake trout using genetic data from lakes Michigan and Huron. The RPI is the ratio of the observed to expected genetic contribution of a strain to wild recruits. The Seneca Lake strain had the highest RPI, followed by Lake Manitou, Lewis Lake, Green Lake, Lake Superior, and Lake Huron strains. The RPI in southern Lake Michigan was 2.56 for Seneca Lake, 0.74 for Lake Superior, 0.50 for Lewis Lake, and 0.32 for Green Lake strains. Strain-specific effective spawning biomass in southern Lake Michigan was estimated using numbers stocked, population demographics from a stock assessment, and RPI to develop an annual effective spawning biomass index (ESBI) as a measure of reproductive potential. After 1996, ESBI increased faster than spawning biomass, and continued to increase when spawning biomass leveled off, reflecting the shift toward lake trout strains with higher RPI. The contribution to the ESBI after 2010 was 46 % Seneca Lake, 34 % wild adults, 12 % Lake Superior, and 4 % for the Lewis Lake and Green Lake strains.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».