Monitoring the effective population size of a brown bear (<i>Ursus arctos</i>) population using new single‐sample approaches
Notice bibliographique
Résumé
The effective population size (N(e) ) could be the ideal parameter for monitoring populations of conservation concern as it conveniently summarizes both the evolutionary potential of the population and its sensitivity to genetic stochasticity. However, tracing its change through time is difficult in natural populations. We applied four new methods for estimating N(e) from a single sample of genotypes to trace temporal change in N(e) for bears in the Northern Dinaric Mountains. We genotyped 510 bears using 20 microsatellite loci and determined their age. The samples were organized into cohorts with regard to the year when the animals were born and yearly samples with age categories for every year when they were alive. We used the Estimator by Parentage Assignment (EPA) to directly estimate both N(e) and generation interval for each yearly sample. For cohorts, we estimated the effective number of breeders (N(b) ) using linkage disequilibrium, sibship assignment and approximate Bayesian computation methods and extrapolated these estimates to N(e) using the generation interval. The N(e) estimate by EPA is 276 (183-350 95% CI), meeting the inbreeding-avoidance criterion of N(e) > 50 but short of the long-term minimum viable population goal of N(e) > 500. The results obtained by the other methods are highly consistent with this result, and all indicate a rapid increase in N(e) probably in the late 1990s and early 2000s. The new single-sample approaches to the estimation of N(e) provide efficient means for including N(e) in monitoring frameworks and will be of great importance for future management and conservation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».