Does reduced heterozygosity influence dispersal? A test using spatially structured populations in an alpine ungulate
Notice bibliographique
Résumé
Despite having a profound effect on population dynamics, the reasons that animals disperse are poorly understood. Evolutionary explanations have focused on inbreeding and competition, where the potential cost of philopatry is negated through dispersal. Such scenarios lead to the prediction that less successful individuals preferentially disperse, termed 'fitness-associated dispersal'. Since heterozygosity is associated with fitness, we assessed whether dispersed animals had less observed heterozygosity (H(O)) than residents. We tested this prediction using both genetic and population-monitoring data of mountain goats (Oreamnos americanus). Individuals classified as dispersers through cross-assignment had the lowest mean H(O), followed by residents, and then admixed individuals. Dispersed individuals had 6.3 per cent less H(O) than their subpopulation of origin. In the long-term study of the mountain goat herd at Caw Ridge, Alberta, immigrants had the lowest H(O); however, the opposite pattern was seen in emigrants, which may be related to density dependence. This study is the first to provide empirical evidence that heterozygosity is associated with dispersal.
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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) | 0,000 | 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 ».