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Enregistrement W6948305147 · doi:10.5061/dryad.4qrfj6qdg

Data for: From rivers to ocean basins: The role of ocean barriers and philopatry in the genetic structuring of a cosmopolitan coastal predator

2023· dataset· en· W6948305147 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensIndustry, Tourism and Investment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalFishingPhilopatryPopulationApex predatorEcosystemMarine ecosystemOverfishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bull Shark (Carcharhinus leucas) faces varying levels of exploitation around the world due to its coastal distribution. Information regarding population connectivity is crucial to evaluate its conservation status and local fishing impacts. In this study, we sampled 922 putative Bull Sharks from 19 locations in the first global assessment of population structure of this cosmopolitan species. Using a recently developed DNA-capture approach (DArTcap), samples were genotyped for 3,400 nuclear markers. Additionally, full mitochondrial genomes of 384 Indo-Pacific samples were sequenced. Reproductive isolation was found between and across ocean basins (eastern Pacific, western Atlantic, eastern Atlantic, Indo-West Pacific) with distinct island populations in Japan and Fiji. Bull Sharks appear to maintain gene flow using shallow coastal waters as dispersal corridors, whereas large oceanic distances and historical land-bridges act as barriers. Females tend to return to the same area for reproduction, making them more susceptible to local threats and an important focus for management actions. Given these behaviours, the exploitation of Bull Sharks from insular populations, such as Japan and Fiji, may instigate local decline that cannot readily be replenished by immigration, which can in turn affect ecosystem dynamics and functions. These data also supported the development of a genetic panel to ascertain the population of origin, which will be useful in monitoring the trade of fisheries products and assessing population-level impacts of this harvest.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,013

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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