Report prepared for: Freshwater Fisheries Society of British Columbia and the Kootenai Tribe of Idaho Contributing authors:
Notice bibliographique
Résumé
Seven tetranucleotide microsatellite loci were used to define and assess kokanee (Oncorhynchus nerka) populations and their potential stock structure in the Kootenai River Basin in Idaho and Montana, and in the Kootenay Basin (Koocanusa Reservoir) in Montana and British Columbia. A total of 277 samples were analyzed: 60 from Koocanusa Reservoir tributaries in British Columbia, 30 from Kootenai River tributaries in Idaho, and 187 from Kootenay Lake or Kootenay River tributaries in British Columbia. Samples were primarily collected from kokanee spawning tributaries. DNA was extracted from individual fish fin samples using Qiagen kits and extraction methods. PCR products were genotyped on Applied Biosystems Model 3100 and Model 3730 genetic analyzers. Alleles were scored with Genescan, Genotyper, and Genemapper software from Applied Biosystems. Representative PCR products previously scored on the 3100 were rerun on the 3730 to harmonize data sets between the two genetic analyzers. The number and frequency of alleles per locus and per sample collection, and estimates of heterozygosity were calculated using the Excel Microsatellite Tools program. Allelic richness (average number of alleles per locus corrected for sample size) was determined using the FSTAT program. The Genpop program was used to test for heterozygote deficiency and linkage
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,178 | 0,041 |
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 ».