Do rivers function as genetic barriers for the plateau wood frog at high elevations?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using the plateau wood frog Rana kukunoris from the Hengduan Mountains as a model system, we tested whether rivers form significant genetic barriers (the riverine barrier hypothesis) to high elevation amphibians. Samples were collected from eight sites across three major river drainages, the Min, the Dadu and the Yalong Rivers, and the population genetic structure of these frogs was evaluated with data from eight microsatellite DNA loci. A large amount of genetic structure was found, and the pairwise F ST ranged from 0.022 to 0.508 and a global F ST was 0.215. Both analysis of molecular variance and isolation by distance analysis suggested that rivers, mountain ridges and geographic distances all contributed significantly to the population structure. However, no single landscape has prominent barrier effect to the plateau wood frog populations. An assignment analysis using the computer program Structure grouped the eight populations into four population clusters, and no single type of landscape can sufficiently explain the clustering. In conclusion, rivers do not appear to be the leading genetic barriers for the plateau wood frog. The strong population genetic structure is likely the consequence of attributes of the species, as opposed to environmental fragmentation, and the barrier effect of the landscapes is largely swamped by the large amount of intrinsic population structure.
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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 ».