Landscape genetics in a changing world: disentangling historical and contemporary influences and inferring change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Landscape genetics seeks to determine the effect of landscape features on gene flow and genetic structure. Often, such analyses are intended to inform conservation and management. However, depending on the many factors that influence the time to reach equilibrium, genetic structure may more strongly represent past rather than contemporary landscapes. This well-known lag between current demographic processes and population genetic structure often makes it challenging to interpret how contemporary landscapes and anthropogenic activity shape gene flow. Here, we review the theoretical framework for factors that influence time lags, summarize approaches to address this temporal disconnect in landscape genetic studies, and evaluate ways to make inferences about landscape change and its effects on species using genetic data alone or in combination with other data. Those approaches include comparing correlation of genetic structure with historical versus contemporary landscapes, using molecular markers with different rates of evolution, contrasting metrics of genetic structure and gene flow that reflect population genetic processes operating at different temporal scales, comparing historical and contemporary samples, combining genetic data with contemporary estimates of species distribution or movement, and controlling for phylogeographic history. We recommend using simulated data sets to explore time lags in genetic structure, and argue that time lags should be explicitly considered both when designing and interpreting landscape genetic studies. We conclude that the time lag problem can be exploited to strengthen inferences about recent landscape changes and to establish conservation baselines, particularly when genetic data are combined with other data.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle