Landscape variability explains spatial pattern of population structure of northern pike (<i><scp>E</scp>sox lucius</i>) in a large fluvial system
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies have been investigating the influence of contemporary environmental factors on population genetic structure, but few have addressed the issue of spatial patterns in the variable intensity of factors influencing the extent of population structure, and particularly so in aquatic ecosystems. In this study, we document the landscape genetics of northern pike (Esox lucius), based on the analysis of nearly 3000 individuals from 40 sampling sites using 22 microsatellites along the Lake Ontario - St. Lawrence River system (750 km) that locally presents diverse degrees of interannual water level variation. Genetic structure was globally very weak (F ST = 0.0208) but spatially variable with mean level of differentiation in the upstream section of the studied area being threefold higher (F ST = 0.0297) than observed in the downstream sector (F ST = 0.0100). Beside interannual water level fluctuation, 19 additional variables were considered and a multiple regression on distance matrices model (R (2) = 0.6397, P < 0.001) revealed that water masses (b = 0.3617, P < 0.001) and man-made dams (b = 0.4852, P < 0.005) reduced genetic connectivity. Local level of interannual water level stability was positively associated to the extent of genetic differentiation (b = 0.3499, P < 0.05). As water level variation impacts on yearly quality and localization of spawning habitats, our study illustrates how temporal variation in local habitat availability, caused by interannual water level fluctuations, may locally decrease population genetic structure by forcing fish to move over longer distances to find suitable habitat. This study thus represents one of the rare examples of how environmental fluctuations may influence spatial variation in the extent of population genetic structure within a given species.
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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 | 0,000 | 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 ».