Genetic analysis reveals demographic fragmentation of grizzly bears yielding vulnerably small populations
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem conservation requires the presence of native carnivores, yet in North America, the distributions of many larger carnivores have contracted. Large carnivores live at low densities and require large areas to thrive at the population level. Therefore, if human-dominated landscapes fragment remaining carnivore populations, small and demographically vulnerable populations may result. Grizzly bear range contraction in the conterminous USA has left four fragmented populations, three of which remain along the Canada-USA border. A tenet of grizzly bear conservation is that the viability of these populations requires demographic linkage (i.e. inter-population movement of both sexes) to Canadian bears. Using individual-based genetic analysis, our results suggest this demographic connection has been severed across their entire range in southern Canada by a highway and associated settlements, limiting female and reducing male movement. Two resulting populations are vulnerably small (< or =100 animals) and one of these is completely isolated. Our results suggest that these trans-border bear populations may be more threatened than previously thought and that conservation efforts must expand to include international connectivity management. They also demonstrate the ability of genetic analysis to detect gender-specific demographic population fragmentation in recently disturbed systems, a traditionally intractable yet increasingly important ecological measurement worldwide.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».