Influence of Forest Road Culverts and Waterfalls on the Fine‐Scale Distribution of Brook Trout Genetic Diversity in a Boreal Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Habitat fragmentation has become an increasing concern in conservation biology and is of prime importance with the expansion of forest road networks toward boreal and arctic regions. The aim of this study was to evaluate the effects of artificial and natural barriers to fish movement on the fine‐scale distribution of genetic diversity in Brook TroutSalvelinus fontinalis. We genotyped 995 individuals sampled from 25 locations in a boreal watershed fragmented by culverts and natural waterfalls. Using a landscape genetics approach, we tested whether the presence of both types of barrier resulted in decreased genetic diversity and increased divergence within isolated locations. Results showed that genetic divergence was enhanced between sites separated by barriers and that genetic diversity was reduced within sites located upstream of barriers. Moreover, the observed changes in levels of divergence and diversity were correlated with the number of barriers. Overall, our results suggested that the effects of culverts and natural waterfalls were similar. To our knowledge, this is the first study illustrating the effects of forest road culverts and natural waterfalls on the distribution of genetic diversity in Brook Trout within a boreal watershed. We discuss our results in the context of boreal forest road network expansion and in light of the need to better understand the potential impacts of road infrastructure on the long‐term persistence of fish populations. Received January 24, 2014; accepted July 11, 2014
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».