Species‐level view of population structure and gene flow for a critically endangered primate (<i><scp>V</scp>arecia variegata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Lemurs are among the world's most threatened mammals. The critically endangered black-and-white ruffed lemur (Varecia variegata), in particular, has recently experienced rapid population declines due to habitat loss, ecological sensitivities to habitat degradation, and extensive human hunting pressure. Despite this, a recent study indicates that ruffed lemurs retain among the highest levels of genetic diversity for primates. Identifying how this diversity is apportioned and whether gene flow is maintained among remnant populations will help to diagnose and target conservation priorities. We sampled 209 individuals from 19 sites throughout the remaining V. variegata range. We used 10 polymorphic microsatellite loci and ∼550 bp of mtDNA sequence data to evaluate genetic structure and population dynamics, including dispersal patterns and recent population declines. Bayesian cluster analyses identified two distinct genetic clusters, which optimally partitioned data into populations occurring on either side of the Mangoro River. Localities north of the Mangoro were characterized by greater genetic diversity, greater gene flow (lower genetic differentiation) and higher mtDNA haplotype and nucleotide diversity than those in the south. Despite this, genetic differentiation across all sites was high, as indicated by high average F ST (0.247) and ΦST (0.544), and followed a pattern of isolation-by-distance. We use these results to suggest future conservation strategies that include an effort to maintain genetic diversity in the north and restore connectivity in the south. We also note the discordance between patterns of genetic differentiation and current subspecies taxonomy, and encourage a re-evaluation of conservation management units moving forward.
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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 | 0,000 |
| 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 ».