Fecal genotyping reveals demographic variation in river otters inhabiting a contaminated environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The deposition and accumulation of persistent contaminants into coastal systems can have lingering negative consequences for wildlife populations and their habitats. Using multi‐locus genotyping of non‐invasively collected feces, we assessed the effects of such pollution on reproduction, survival, genetic variability, and abundance of river otters ( Lontra canadensis ) along a gradient of urban–industrial development on southern Vancouver Island, British Columbia, Canada. Genetic analyses indicated a pattern consistent with small‐scale structuring, with individuals partitioned into 2 local subpopulations—those identified in the contaminated harbors of southern Vancouver Island and points west (Colwood/Harbors), and those inhabiting uncontaminated habitat east of the harbors (Oak Bay). Genetic and demographic analyses for the 2 clusters provide strong support for the conclusion that, despite contamination concerns, Colwood/Harbors river otters exhibited acceptable levels of survival and successfully reproduced (i.e., high levels of relatedness, high self‐recruitment, and high emigration). However, our data indicate that the Colwood/Harbors area constitutes lower quality habitat supporting lower densities of otters, especially during winter, and excess individuals produced in that region emigrate to other areas. Immigration into Colwood/Harbors, however, seems limited, possibly because of behavioral aversion of non‐habituated otters to anthropogenic disturbance associated with the harbors and limited optimal otter habitat. Our findings suggest that the effects of chronic contaminant exposure at the population level may be inadvertently mitigated through the behavioral decisions of individuals to avoid poor quality habitats. We conclude that populations of river otters can persist in and around locally contaminated sites if relatively less disturbed and contaminated habitats remain in the vicinity of the affected areas. © 2012 The Wildlife Society.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».