Conservation Genetics 5: 25–37, 2004. © 2004 Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands. 25 Dispersal in a stream dwelling salmonid: Inferences from tagging and
Notice bibliographique
Résumé
We used both direct (mark-recapture) and indirect (microsatellite analysis) methodologies to investigate dispersal between two putative populations of brook charr (Salvelinus fontinalis) in Freshwater River, Cape Race, Newfound-land, Canada. Over a 5-year study period, mark-recapture data revealed some movement by fish, but the proportion of recaptured fish migrating from one population area to another was low (0–4.1%). Additionally, during sampling periods in the spawning seasons, no fish was found in the alternate population area to that of its first capture. Despite this pattern of limited movement, microsatellite analysis based on sixteen polymorphic loci provided no evidence of genetic differentiation. Indirect estimates of dispersal parameters varied greatly between different methods of analysis. While use of a coalescent-based model yielded estimated migration rates congruent with the results of the mark-recapture study, other methods resulted in much higher estimates of migration between the populations. In particular, the lack of genetic differentiation coupled with likely violations of the assumed island model prevented generation of meaningful estimates of dispersal using Fst. The disparities between migration rates estimated from the mark-recapture work and from the different indirect methods highlight the difficulties of using indirect methods to estimate dispersal on an ecological timescale. However, mark-recapture methods can fail to detect historical or episodic movement that is important in an evolutionary context, and we therefore argue that a combination of direct and indirect methods can provide a more complete picture of dispersal than either approach alone.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,043 | 0,007 |
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 ».