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Enregistrement W1894703816 · doi:10.1111/rec.12280

Restoring species through reintroductions: strategies for source population selection

2015· article· en· W1894703816 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdaptation (eye)Selection (genetic algorithm)PopulationAdaptive strategiesLocal adaptationMatching (statistics)Computer scienceBiologyGeographyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Only a quarter of reintroduction programs succeed in restoring a self‐sustaining population of an extirpated species. Optimal source population selection for restoration efforts can increase the fitness of translocated individuals and improve reintroduction success. Here, we describe the support for two strategies for selecting source populations: pre‐existing adaptation and adaptive potential. The pre‐existing adaptation strategy focuses on source populations with a high frequency of genotypes that confer adaptations, and within this strategy we detail the ancestry matching approach and environment matching approach. The adaptive potential strategy focuses on source populations with high heritable genetic variation that confer the potential to adapt, and within this strategy we detail the single source population approach and multiple source population approach. We review empirical tests of the different approaches, and find stronger support for the pre‐existing adaptation strategy than the adaptive potential strategy. We provide a framework for source population selection based on the two strategies, highlighting the importance of gathering information on key environment features in the source and restoration locations, as well as detail the knowledge gaps. Filling these knowledge gaps is important for validating and potentially revising our proposed framework, and ultimately improving the success rate of restoring extirpated populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle