Differentiation of tundra/taiga and boreal coniferous forest wolves: genetics, coat colour and association with migratory caribou
Notice bibliographique
Résumé
The grey wolf has one of the largest historic distributions of any terrestrial mammal and can disperse over great distances across imposing topographic barriers. As a result, geographical distance and physical obstacles to dispersal may not be consequential factors in the evolutionary divergence of wolf populations. However, recent studies suggest ecological features can constrain gene flow. We tested whether wolf-prey associations in uninterrupted tundra and forested regions of Canada explained differences in migratory behaviour, genetics, and coat colour of wolves. Satellite-telemetry data demonstrated that tundra wolves (n = 19) migrate annually with caribou (n = 19) from denning areas in the tundra to wintering areas south of the treeline. In contrast, nearby boreal coniferous forest wolves are territorial and associated year round with resident prey. Spatially explicit analysis of 14 autosomal microsatellite loci (n = 404 individuals) found two genetic clusters corresponding to tundra vs. boreal coniferous forest wolves. A sex bias in gene flow was inferred based on higher levels of mtDNA divergence (F(ST) = 0.282, 0.028 and 0.033; P < 0.0001 for mitochondrial, nuclear autosomal and Y-chromosome markers, respectively). Phenotypic differentiation was substantial as 93% of wolves from tundra populations exhibited light colouration whereas only 38% of boreal coniferous forest wolves did (chi(2) = 64.52, P < 0.0001). The sharp boundary representing this discontinuity was the southern limit of the caribou migration. These findings show that substantial genetic and phenotypic differentiation in highly mobile mammals can be caused by prey-habitat specialization rather than distance or topographic barriers. The presence of a distinct wolf ecotype in the tundra of North America highlights the need to preserve migratory populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».