RESEARCH ARTICLE Inbreeding dynamics in reintroduced, age-structured populations of highly fecund species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reintroduction programs aim at reinstalling a self-sustained population into the wild via a period of supplementation with captive-bred individuals. This pro-cedure can rapidly generate inbreeding among offspring because of the mating scheme and this inbreeding might be further enhanced by the reintroduction scenario. First, we used simulations to assess the consequences of breeding designs on mean inbreeding index F among offspring when the genetic diversity of breeders, the number and sex ratios of breeders, and the proportion of successful crosses vary. A high number of breeders, a balanced sex ratio, a high proportion of effective crosses and a genetically diverse source population generally contribute to lower F values. However, moderately high (‡20) numbers of breeders combined with all but the most biased sex ratios produced mean F values near minimal values. The variability in F was negligible in all parameter combinations except for a very small number of breeders (5) and very biased sex ratios ( £ 1M: 19F). We also simulated the long-term inbreeding dynamics in the introduced population under various demographic scenarios. Our main finding was that the annual number of introduced offspring is a decisive factor in establishing long-term F values in the supple-mented population. Low supplementation levels (102) quickly generated an almost completely inbred population whereas high levels ( ‡ 104) produced stable F values close to that of the introduced offspring. Simulations were run based on the life history and specific demographics of the bloater (Coregonus hoyi), whose reintroduction in Lake Ontario is being considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».