Grains of connectivity: analysis at multiple spatial scales in landscape genetics
Notice bibliographique
Résumé
Landscape genetic analyses are typically conducted at one spatial scale. Considering multiple scales may be essential for identifying landscape features influencing gene flow. We examined landscape connectivity for woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) at multiple spatial scales using a new approach based on landscape graphs that creates a Voronoi tessellation of the landscape. To illustrate the potential of the method, we generated five resistance surfaces to explain how landscape pattern may influence gene flow across the range of this population. We tested each resistance surface using a raster at the spatial grain of available landscape data (200 m grid squares). We then used our method to produce up to 127 additional grains for each resistance surface. We applied a causal modelling framework with partial Mantel tests, where evidence of landscape resistance is tested against an alternative hypothesis of isolation-by-distance, and found statistically significant support for landscape resistance to gene flow in 89 of the 507 spatial grains examined. We found evidence that major roads as well as the cumulative effects of natural and anthropogenic disturbance may be contributing to the genetic structure. Using only the original grid surface yielded no evidence for landscape resistance to gene flow. Our results show that using multiple spatial grains can reveal landscape influences on genetic structure that may be overlooked with a single grain, and suggest that coarsening the grain of landcover data may be appropriate for highly mobile species. We discuss how grains of connectivity and related analyses have potential landscape genetic applications in a broad range of systems.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».