Tug of war between continental gene flow and rearing site philopatry in a migratory bird: the sex‐biased dispersal paradigm reconsidered
Notice bibliographique
Résumé
Nonrandom dispersal has been recently advanced as a mechanism promoting fine-scale genetic differentiation in resident populations, yet how this applies to species with high rates of dispersal is still unclear. Using a migratory species considered a classical example of male-biased dispersal (the greater snow goose, Chen caerulescens atlantica), we documented a temporally stable fine-scale genetic clustering between spatially distinct rearing sites (5-30 km apart), where family aggregates shortly after hatching. Such genetic differentiation can only arise if, in both sexes, dispersal is restricted and nonrandom, a surprising result considering that pairing occurs among mixed flocks of birds more than 3000 km away from the breeding grounds. Fine-scale genetic structure may thus occur even in migratory species with high gene flow. We further show that looking for genetic structure based on nesting sites only may be misleading. Genetically distinct individuals that segregated into different rearing sites were in fact spatially mixed during nesting. These findings provide new, scale-dependent links between genetic structure, pairing, and dispersal and show the importance of sampling different stages of the breeding cycle in order to detect a spatial genetic structure.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».