Consequences of unequal population size, asymmetric gene flow and sex‐biased dispersal on population structure in brook charr (<i>Salvelinus fontinalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Unravelling relationships between dispersal and population structure requires considering the impacts of assumption violations of indirect gene flow models in a given system. We combined temporal, individual and coalescent-based analyses of microsatellite DNA variation to explore the general hypothesis that unequal effective population size (Ne), asymmetric gene flow (m) and nonrandom (sex-biased) individual dispersal had an important effect on spatiotemporal population structuring in lake-dwelling brook charr (Salvelinus fontinalis). This integrative examination shed light on the dichotomous structuring observed between an outlet and three tributary-spawning populations and their potential for adaptive divergence. It revealed further that finer tributary population structuring incongruent with drainage structure has been shaped by asymmetric m from one population with a large Ne towards two populations of smaller Ne. Gene flow among the tributaries was also mediated mainly by male-biased dispersal. However, longer distance dispersal from tributaries to the outflow was female-biased. Spatially dependent sex-biased dispersal may have contributed therefore to gene flow at different levels of population structuring. Our results demonstrate how dispersal and population structure may interrelate to produce spatial variation in intraspecific diversity, and are therefore relevant for conservation programmes seeking to define conservation units or predict recolonization rates of extirpated populations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».