Population structure and stock identification of chum salmon from western Alaska determined with microsatellite and major histocompatibility complex variation. Pages 141-160. Pacific Salmon: ecology and management of western Alaska's populations
Notice bibliographique
Résumé
Stock identification of chum salmon (Oncorhynchus keta) migrating through particular locations on the high seas can be of scientific and management interest. Although allozyme-based methods of stock identification have proven useful in estimation of chum salmon stock composition in mixed-stock fisheries (Shaklee et al. 1999), and differentiation at allozyme loci occurs among chum salmon (Beacham et al. 1987; Seeb and Crane 1999), the level of discrimination available in some applications is not sufficient for fisheries management decisions. Variation in microsatellite loci has been applied in other species requiring discrimination among salmonid populations within watersheds (Small et al. 1998; Beacham and Wood 1999; Beacham et al. 2001), and has been shown to be useful in stock discrimination in chinook salmon (Banks et al. 2000). Variation at microsatellite loci has been particularly useful for population-specific estimates of stock composition of Fraser River chinook salmon (Beacham et al. 2003), and may work well for chum salmon. In the present study, we survey variation at 13 microsatellite loci in chum salmon, and evaluate the utility of using microsatellite variation for stock identification on a regional and local basis. This is accomplished by analysis of simulated mixtures containing chum salmon from different regions, and on a local basis by incorporation of specific chum salmon populations. Tissue samples were collected from adult chum salmon from populations in Japan, the Yukon River, southeast
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».