The genetic implications of habitat fragmentation for animalsThis review is one of a series dealing with some aspects of the impact of habitat fragmentation on animals and plants. This series is one of several virtual symposia focussing on ecological topics that will be published in the Journal from time to time.
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen a rapid increase in the number of studies dealing with the genetic consequences of habitat fragmentation, in large part because of the increasing accessibility of techniques for assessing molecular genetic variation in wild populations. This body of work is extremely diverse and encompasses a variety of approaches that define and measure both habitat fragmentation and its potential genetic impacts. Here, I summarize the main questions that are being addressed, and approaches being taken, in empirical studies of the genetic impacts of habitat fragmentation in animals. Considerable effort has been spent in documenting how levels of genetic diversity, and the spatial distribution of that diversity, are altered by habitat fragmentation. However, proportionately less effort has been invested in directly examining specific genetic and evolutionary processes that may affect the persistence of populations inhabiting fragmented landscapes: inbreeding depression, the loss of adaptive potential, and the accumulation of deleterious mutations. One area in which considerable progress has been made over the past decade is in the development and application of novel methods for inferring demographic and landscape ecological characteristics of animals, particularly dispersal patterns, using genetic tools. In this area, a significant integration of genetic and ecological approaches in the study of fragmented populations is occurring.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».