Interaction of landscape and life history attributes on genetic diversity, neutral divergence and gene flow in a pristine community of salmonids
Notice bibliographique
Résumé
Landscape genetics holds promise for the forecasting of spatial patterns of genetic diversity based on key environmental features. Yet, the degree to which inferences based on single species can be extended to whole communities is not fully understood. We used a pristine and spatially structured community of three landlocked salmonids (Salvelinus fontinalis, Salmo salar, and Salvelinus alpinus) from Gros Morne National Park (Newfoundland, Canada) to test several predictions on the interacting effects of landscape and life history variation on genetic diversity, neutral divergence, and gene flow (m, migration rate). Landscape factors consistently influenced multispecies genetic patterns: (i) waterfalls created strong dichotomies in genetic diversity and divergence between populations above and below them in all three salmonids; (ii) contemporary m decreased with waterway distance in all three species, while neutral genetic divergence (theta) increased with waterway distance, albeit in only two taxa; (iii) river flow generally produced downstream-biased m between populations when waterfalls separated these, but not otherwise. In contrast, we expected differential life history to result in a hierarchy of neutral divergence (S. salar > S. fontinalis > S. alpinus) based on disparities in dispersal abilities and population size from previous mark-recapture studies. Such hierarchy additionally matched varying degrees of spatial genetic structure among species revealed through individual-based analyses. We conclude that, whereas key landscape attributes hold power to predict multispecies genetic patterns in equivalent communities, they are likely to interact with species-specific life history attributes such as dispersal, demography, and ecology, which will in turn affect holistic conservation strategies.
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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 ».