MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014430143 · doi:10.1371/journal.pone.0036769

Current and Historical Drivers of Landscape Genetic Structure Differ in Core and Peripheral Salamander Populations

2012· article· en· W2014430143 sur OpenAlexafffundabout
Rachael Y. Dudaniec, Stephen F. Spear, John S. Richardson, Andrew Storfer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleCanadian Wildlife Federation
Mots-clésGenetic structureGenetic diversityEcologyBiological dispersalRange (aeronautics)PopulationThreatened speciesBiologyCoalescent theoryIsolation by distanceHabitatConservation geneticsPopulation geneticsGeographyEvolutionary biologyDemographyAllelePhylogeneticsMicrosatelliteGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With predicted decreases in genetic diversity and greater genetic differentiation at range peripheries relative to their cores, it can be difficult to distinguish between the roles of current disturbance versus historic processes in shaping contemporary genetic patterns. To address this problem, we test for differences in historic demography and landscape genetic structure of coastal giant salamanders (Dicamptodon tenebrosus) in two core regions (Washington State, United States) versus the species' northern peripheral region (British Columbia, Canada) where the species is listed as threatened. Coalescent-based demographic simulations were consistent with a pattern of post-glacial range expansion, with both ancestral and current estimates of effective population size being much larger within the core region relative to the periphery. However, contrary to predictions of recent human-induced population decline in the less genetically diverse peripheral region, there was no genetic signature of population size change. Effects of current demographic processes on genetic structure were evident using a resistance-based landscape genetics approach. Among core populations, genetic structure was best explained by length of the growing season and isolation by resistance (i.e. a 'flat' landscape), but at the periphery, topography (slope and elevation) had the greatest influence on genetic structure. Although reduced genetic variation at the range periphery of D. tenebrosus appears to be largely the result of biogeographical history rather than recent impacts, our analyses suggest that inherent landscape features act to alter dispersal pathways uniquely in different parts of the species' geographic range, with implications for habitat management.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,300

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207