Geographic Patterns of Genetic Differentiation among Killer Whales in the Northern North Pacific
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The difficulties associated with detecting population boundaries have long constrained the conservation and management of highly mobile, wide-ranging marine species, such as killer whales (Orcinus orca). In this study, we use data from 26 nuclear microsatellite loci and mitochondrial DNA sequences (988bp) to test a priori hypotheses about population subdivisions generated from a decade of killer whale surveys across the northern North Pacific. A total of 462 remote skin biopsies were collected from wild killer whales primarily between 2001 and 2010 from the northern Gulf of Alaska to the Sea of Okhotsk, representing both the piscivorous "resident" and the mammal-eating "transient" (or Bigg's) killer whales. Divergence of the 2 ecotypes was supported by both mtDNA and microsatellites. Geographic patterns of genetic differentiation were supported by significant regions of genetic discontinuity, providing evidence of population structuring within both ecotypes and corroborating direct observations of restricted movements of individual whales. In the Aleutian Islands (Alaska), subpopulations, or groups with significantly different mtDNA and microsatellite allele frequencies, were largely delimited by major oceanographic boundaries for resident killer whales. Although Amchitka Pass represented a major subdivision for transient killer whales between the central and western Aleutian Islands, several smaller subpopulations were evident throughout the eastern Aleutians and Bering Sea. Support for seasonally sympatric transient subpopulations around Unimak Island suggests isolating mechanisms other than geographic distance within this highly mobile top predator.
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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) | 0,001 | 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 découle