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Enregistrement W4409370310 · doi:10.1111/fwb.70033

Minimal Introgression but Restricted Gene Flow: How Stocking and Dams Influence Wild Brook Trout (<scp><i>Salvelinus fontinalis</i></scp>) Genetics and Morphology

2025· article· en· W4409370310 sur OpenAlexaff
Sozos Michaelides, Corey Pelletier, Ciara J. Frawley, Graham E. Forrester, Alan Libby, Thomas J. McGreevy

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesRhode Island Department of Environmental Management
Mots-clésSalvelinusFontinalisTroutStockingIntrogressionBiologyGene flowZoologyMorphology (biology)EcologyFisheryGeneGeneticsFish <Actinopterygii>Genetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Anthropogenic activities are increasingly influencing eco‐evolutionary processes across spatial, temporal, and biological scales. Freshwater ecosystems, harbouring species that are important for subsistence, recreational, and commercial fisheries, are particularly vulnerable. In North America, brook trout (Salvelinus fontinalis) populations have experienced widespread declines due to factors including habitat fragmentation and angling. To increase population densities and meet fishing demands, thousands of captive‐bred individuals are released annually. Stocking, however, could lead to introgression of maladaptive genes into the wild population and, in combination with the presence of dams restricting gene flow, may reduce their evolutionary potential. Here, we sampled 495 fish from 14 inland and two coastal sites in the state of Rhode Island, USA and from two hatchery strains. We used quaddRAD to develop single nucleotide polymorphism (SNP) markers and combined genetic and geometric‐morphometric analyses to evaluate intraspecific variation, the consequences of stocking, and test hypotheses, in a riverscape framework, on how dams influence gene flow. We found moderate genetic structure within streams with low levels of genetic diversity and effective population sizes but higher than the two hatchery strains. Importantly, we found no significant introgression from captive‐bred individuals. However, we did detect isolation‐by‐distance and ‐by‐resistance (due to dams) with evidence for upstream and downstream gene flow occurring mainly within catchments. Phenotypic differentiation also was apparent both between wild and hatchery brook trout and even among streams, correlating with genetic distances. Our findings highlight the importance of fine‐scale analyses in evaluating anthropogenic impacts and uncovering hidden intraspecific variation. Conservation efforts for wild brook trout populations, which harbour distinct genetic and phenotypic variation, will require careful attention, and our results will help inform management strategies across the species' range.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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