Conservation genetics of South American aquatic mammals: an overview of gene diversity, population structure, phylogeography, non‐invasive methods and forensics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Most aquatic mammals have high dispersal potential, and there are often severe conservation concerns related to their legal or illegal harvesting. Therefore, economic, social and forensic factors often arise in decisions relating to their population management. Molecular markers are essential tools in modern conservation genetics, revealing previously unknown aspects of aquatic mammal behaviour, natural history, population structure and demography. Molecular markers also have been used to define management units, to recognize taxonomic units, to conduct forensic analyses and to control illegal wildlife trade, providing valuable information for decision‐making in wildlife conservation and management. We review studies published in peer‐reviewed journals between 1993 and 2010, in which genetic approaches have been applied to conservation‐related issues involving natural populations of 25 species of aquatic mammals in South America. These studies cover just 34% of the 70 aquatic mammal species recorded in South America. Most of the studies are related to population structure, phylogeography, gene flow and dispersal movements. In addition, recent findings relate to evolutionarily significant units, management units, forensics and conservation policy. Finally, we look to the future and, based on numbers of studies and conservation concerns, suggest which species, geographic areas and genetic studies should be prioritized. Moreover, we discuss constraints on research and suggest collaborative works that would provide critical information towards the effective conservation and management of aquatic mammals in South America.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».