Habitat distribution influences dispersal and fine‐scale genetic population structure of eastern foxsnakes (<i>Mintonius gloydi</i>) across a fragmented landscape
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal is a fundamental attribute of species in nature and shapes population dynamics, evolutionary trajectories and genetic variation across spatial and temporal scales. It is increasingly clear that landscape features have large impacts on dispersal patterns. Thus, understanding how individuals and species move through landscapes is essential for predicting impacts of landscape alterations. Information on dispersal patterns, however, is lacking for many taxa, particularly reptiles. Eastern foxsnakes (Mintoinus gloydi) are marsh and prairie specialists that avoid agricultural fields, but they have persisted across a fragmented region in southwestern Ontario and northern Ohio. Here, we combined habitat suitability modelling with population genetic analyses to infer how foxsnakes disperse through a habitat mosaic of natural and altered landscape features. Boundary regions between the eight genetic clusters, identified through assignment tests, were comprised of low suitability habitat (e.g. agricultural fields). Island populations were grouped into a single genetic cluster, and comparatively low F(ST) values between island and mainland populations suggest open water presents less of a barrier than nonsuitable terrestrial habitat. Isolation by resistance and least-cost path analysis produced similar results with matrices of pairwise individual genetic distance significantly more correlated to matrices of resistance values derived from habitat suitability than models with an undifferentiated landscape. Spatial autocorrelation results matched better with assignment results when incorporating resistance values rather than straight-line distances. All analyses used in our study produced similar results suggesting that habitat degradation limits dispersal for foxsnakes, which has had a strong effect on the genetic population structure across this region.
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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 ».