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Enregistrement W2098552206 · doi:10.1139/cjz-2014-0227

Isolation of peripheral populations of Canada lynx (<i>Lynx canadensis</i>)

2015· article· en· W2098552206 sur OpenAlexaffvenueabout
Erin L. Koen, Jeff Bowman, Paul J. Wilson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalEcologyThreatened speciesBiologyGene flowGenetic divergenceGeographyPopulationGenetic diversityHabitatGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landscape barriers to gene flow, such as rivers, can affect animal populations by limiting the potential for rescue of these isolated populations. We tested the riverine barrier hypothesis, predicting that the St. Lawrence River in eastern Canada would cause genetic divergence of Canada lynx (Lynx canadensis Kerr, 1792) populations by restricting dispersal and gene flow. We sampled 558 lynx from eastern Canada and genotyped these at 14 microsatellite loci. We found three genetic clusters, defined by the St. Lawrence River and the Strait of Belle Isle, a waterway separating Newfoundland from mainland Canada. However, these waterways were not absolute barriers, as we found 24 individuals that appeared to have crossed them. Peripheral populations of lynx are threatened in parts of Canada and the USA, and it is thought that these populations are maintained by immigration from the core. Our findings suggest that in eastern North America, rescue might be less likely because the St. Lawrence River restricts dispersal. We found that ice cover was often sufficient to allow lynx to walk across the ice in winter. If lynx used ice bridges in winter, then climate warming could cause a reduction in the extent and longevity of river and sea ice, further isolating these peripheral lynx populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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