POPULATION GENETIC STRUCTURE OF MOOSE (ALCES ALCES) OF SOUTH-CENTRAL ALASKA
Notice bibliographique
Résumé
The location of a population can influence its genetic structure and diversity by impacting the degree of isolation and connectivity to other populations. Populations at range margins are often thought to have less genetic variation and increased genetic structure, and a reduction in genetic diversity can have negative impacts on the health of a population. We explored the genetic diversity and connectivity between 3 peripheral populations of moose ( Alces alces ) with differing potential for connectivity to other areas within interior Alaska. Populations on the Kenai Peninsula and from the Anchorage region were found to be significantly differentiated ( F ST = 0.071, P < 0.0001) with lower levels of genetic diversity observed within the Kenai population. Bayesian analyses employing assignment methodologies uncovered little evidence of contemporary gene flow between Anchorage and Kenai, suggesting regional isolation. Although gene flow outside the peninsula is restricted, high levels of gene flow were detected within the Kenai that is explained by male-biased dispersal. Furthermore, gene flow estimates differed across time scales on the Kenai Peninsula which may have been influenced by demographic fluctuations correlated, at least in part, with habitat change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».