Population structure of ice‐breeding seals
Notice bibliographique
Résumé
The development of population genetic structure in ice-breeding seal species is likely to be shaped by a combination of breeding habitat and life-history characteristics. Species that return to breed on predictable fast-ice locations are more likely to exhibit natal fidelity than pack-ice-breeding species, which in turn facilitates the development of genetic differentiation between subpopulations. Other aspects of life history such as geographically distinct vocalizations, female gregariousness, and the potential for polygynous breeding may also facilitate population structure. Based on these factors, we predicted that fast-ice-breeding seal species (the Weddell and ringed seal) would show elevated genetic differentiation compared to pack-ice-breeding species (the leopard, Ross, crabeater and bearded seals). We tested this prediction using microsatellite analysis to examine population structure of these six ice-breeding species. Our results did not support this prediction. While none of the Antarctic pack-ice species showed statistically significant population structure, the bearded seal of the Arctic pack ice showed strong differentiation between subpopulations. Again in contrast, the fast-ice-breeding Weddell seal of the Antarctic showed clear evidence for genetic differentiation while the ringed seal, breeding in similar habitat in the Arctic, did not. These results suggest that the development of population structure in ice-breeding phocid seals is a more complex outcome of the interplay of phylogenetic and ecological factors than can be predicted on the basis of breeding substrate and life-history characteristics.
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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) | 0,002 | 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 ».