Mixed-stock analysis reveals long-distance movements and few populations with large harvest contributions in lake-migratory brook trout
Notice bibliographique
Résumé
Effective fishery management relies on knowing the relative contributions of distinct populations to mixed-stock harvests. Mixed-stock analyses increasingly adopt single-nucleotide polymorphism (SNP) panels but could make better use of precise spatial information to improve understanding of population distributions, movements, and structure. Together with local partners, we collected and georeferenced 1051 samples of lake-migratory brook trout between 2020-2022 from three large lakes in Quebec (Mistassini, Mistasiniishish, Waconichi). We then used a GT-seq (Genotyping-in-Thousands by sequencing) SNP panel to infer population genetic structure and determine spatial harvest contributions of genetically distinct populations. Our results revealed population structure in two of three study lakes, with few populations (n = 1-2) contributing the majority (> 80%) of mixed-stock harvest in each lake. We also detected extensive movements of brook trout within and between lakes, spatial segregation of populations in one lake, and an unknown (unsampled) population in another lake. Our results illustrate the precision afforded by combining GT-seq and georeferencing of samples to generate insights into the ecology and genetics of migratory fishes, thereby facilitating local decision-making for sustainable fisheries.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».