Data for: Spatial and temporal genetic variation in an exploited reef fish: The effects of exploitation on cohort genetic structure
Notice bibliographique
Résumé
Many coral reef fishes are fished, often resulting in detrimental genetic effects; however, reef fishes often show unpredictable patterns of genetic variation, which potentially mask the effects of fishing. Our goals were to characterize spatial and temporal genetic variation and determine the effects of fishing on an exploited reef fish, Plectropomus leopardus, Lacepède (the common coral trout). To determine population structure, we genotyped 417 Great Barrier Reef coral trout from four populations sampled in two years (1996 and 2004) at nine microsatellite loci. To test for exploitation effects, we additionally genotyped 869 individuals from a single cohort (ages 3-5) across eight different reefs, including fished and control populations. Genetic structure differed substantially in the two sampled years, with only one year exhibiting isolation by distance. Thus, genetic drift likely plays a role in shaping population genetic structure in this species. Although we found no loss of genetic diversity associated with exploitation, our relatedness patterns show that pulse fishing likely affects populations. Additionally, genetic structure in the cohort samples likely reflected spatial variation in recruitment contributing to genetic structure at the population level. Overall, we show that fishing does impact coral reef fishes, highlighting the importance of repeated widespread sampling to accurately characterize the genetic structure of reef fishes, as well as the power of analysing cohorts to avoid the impacts of recruitment-related genetic swamping. The high temporal and spatial variability in genetic structure, combined with possible selection effects, will make conservation/management of reef fish species complex.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».