A multi-species mixed-stock analysis reveals latitudinal differences in stock overlap with implications for supporting local indigenous fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous subsistence fisheries are critical to food security and cultural continuity in northern communities but often lack tools to monitor stock contributions to mixed-stock fisheries. We used population-level genetic differentiation to quantify lake whitefish and brook charr relative stock contributions to Cree First Nations subsistence harvests along the eastern coast of James Bay, Canada, which spans >400 km. Using two Genotyping-in-Thousands by sequencing panels, we characterized the genetic composition of ~3800 harvested fish from multiple coastal sites over 5 years. Our analyses revealed a pronounced latitudinal gradient in stock mixing, with the two southernmost sites exhibiting higher levels of inter-population mixing and the northern sites displaying a more homogeneous stock composition for both species. Notably, up to 10% of individuals in southern harvests originated from northern stocks, suggesting extensive southward oceanic movements, particularly for lake whitefish, perhaps driven by ecological factors such as access to productive feeding areas and longer growing seasons. In contrast, we detected no southern fish in the north, indicating a predominantly southward, asymmetric movement pattern. This spatial stock structure supports localized management in most areas but highlights challenges for stock-specific monitoring and the need for integrated, coast-wide strategies in highly mixed southern fisheries. Our study underscores the ecological complexity of stock connectivity and its implications for the sustainability of culturally and economically vital northern fisheries. Keywords: indigenous fisheries; fisheries management; GT-seq, genetic stock identification; mixed-stock analysis; migration; anadromous salmonids
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».