Effective population size dynamics reveal impacts of historic climatic events and recent anthropogenic pressure in African elephants
Notice bibliographique
Résumé
Two hundred years of elephant hunting for ivory, peaking in 1970-1980s, caused local extirpations and massive population declines across Africa. The resulting genetic impacts on surviving populations have not been studied, despite the importance of understanding the evolutionary repercussions of such human-mediated events on this keystone species. Using Bayesian coalescent-based genetic methods to evaluate time-specific changes in effective population size, we analysed genetic variation in 20 highly polymorphic microsatellite loci from 400 elephants inhabiting the greater Samburu-Laikipia region of northern Kenya. This area experienced a decline of between 80% and 90% in the last few decades when ivory harvesting was rampant. The most significant change in effective population size, however, occurred approximately 2500 years ago during a mid-Holocene period of climatic drying in tropical Africa. Contrary to expectations, detailed analyses of four contemporary age-based cohorts showed that the peak poaching epidemic in the 1970s caused detectable temporary genetic impacts, with genetic diversity rebounding as juveniles surviving the poaching era became reproductively mature. This study demonstrates the importance of climatic history in shaping the distribution and genetic history of a keystone species and highlights the utility of coalescent-based demographic approaches in unravelling ancestral demographic events despite a lack of ancient samples. Unique insights into the genetic signature of mid-Holocene climatic change in Africa and effects of recent poaching pressure on elephants are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».