Genetics of divergence in the Northern Saw-whet Owl (<i>Aegolius acadicus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Differentiation, often leading to speciation, is common among island populations of birds. However, migratory species tend to differentiate less because increased movements often preclude the extended periods of allopatry thought to be required for speciation. This interaction of isolation and migration-gene flow is a complex issue in evolutionary biology. We examined the genetics of divergence in Northern Saw-whet Owls (Aegolius acadicus), in which a migratory form (A. a. acadicus) occurs during fall migration and winter, but not at other times of the year, in the range of a sedentary, island form (A. a. brooksi) on Haida Gwaii, British Columbia. We used 2,018 base pairs of mtDNA and genomic data from 405 amplified fragment-length polymorphisms to assess the population genetics and evolutionary history of these two subspecies. Both mtDNA and nuclear genomic markers showed significant divergence between these subspecies, and mtDNA gene flow between them was very low (,1 individual generation 1 ). These subspecies likely diverged in association with the Wisconsin glacial maximum, ~16,000 yr BP. The refugial history of the region, life-history traits, and the maintenance of lineage integrity despite current contact suggest that this divergence occurred or is maintained through heteropatric differentiation, probably driven by a loss of migratory behavior in brooksi accompanied by local adaptations.
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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 ».