Conservation prioritization in widespread species: the use of genetic and morphological data to assess population distinctiveness in rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Prioritization of efforts to maintain biodiversity is an important component of conservation, but is more often applied to ecosystems or species than within species. We assessed distinctiveness among 27 populations of rainbow trout (Salmonidae: Oncorhynchus mykiss) from British Columbia, Canada, using microsatellite DNA variation (representing historical or contemporary demography) and morphology (representing adaptive variation). Standardized genetic scores, that is, the average deviation across individuals within populations from the overall genetic score generated by factorial correspondence analysis, ranged from 1.05 to 4.90 among populations. Similar standardized morphological scores, generated by principal components analysis, ranged from 1.19 to 5.35. There was little correlation between genetic and morphological distinctiveness across populations, although one population was genetically and morphologically the most distinctive. There was, however, a significant correlation (r = 0.26, P = 0.008) between microsatellite (F ST) and morphological (P ST) divergence. We combined measures of allelic richness, genetic variation within, and divergence among, populations and morphological variation to provide a conservation ranking of populations. Our approach can be combined with other measures of biodiversity value (habitat, rarity, human uses, threat status) to rationalize the prioritization of populations, especially for widespread species where geographic isolation across distinct environments promotes intraspecific variability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».