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Enregistrement W7046550692

The effects of inbreeding on sperm quality traits in captive-bred lake trout, Salvelinus namaycush (Walbaum, 1972)

2015· article· en· W7046550692 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTechnical University of Denmark, DTU Orbit (Technical University of Denmark, DTU) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInbreedingInbreeding depressionSalvelinusSpermHatcheryPopulationMate choiceOutbreeding depression
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of inbreeding in both captive and wild-caught species and populations have been reported to affect a wide variety of life history traits. Recently, the effects of inbreeding on reproductive traits such as sperm quality have become a subject of particular interest for conservation biology, evolutionary ecology, and management of captive populations. This study investigated the effects of inbreeding on sperm quality in a captive population of experimentally inbred and outbred lake trout, Salvelinus namaycush. It was found for moderately to highly inbred males (males with half-sib and full-sib parents, respectively), that sperm quality traits (velocity, motility, linearity, longevity, spermatocrit and morphology) showed no apparent inbreeding depression. The apparent lack of inbreeding effects on sperm quality traits may be due to several factors including (i) no inbreeding depression in the studied population, due to purging, low levels of inbreeding or lack of detection at the gametic level, or (ii) relaxed selective pressures due to benign hatchery conditions. The present study provides significant insight into the effects of inbreeding on sperm quality in a captive-bred salmonid population, and has important implications for hatchery rehabilitation programs for this species.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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