Retracing the routes of introduction of invasive species: the case of the <i><scp>S</scp>irex noctilio</i> woodwasp
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolutionary histories of invasive species is critical to adopt appropriate management strategies, but this process can be exceedingly complex to unravel. As illustrated in this study of the worldwide invasion of the woodwasp Sirex noctilio, population genetic analyses using coalescent-based scenario testing together with Bayesian clustering and historical records provide opportunities to address this problem. The pest spread from its native Eurasian range to the Southern Hemisphere in the 1900s and recently to Northern America, where it poses economic and potentially ecological threats to planted and native Pinus spp. To investigate the origins and pathways of invasion, samples from five continents were analysed using microsatellite and sequence data. The results of clustering analysis and scenario testing suggest that the invasion history is much more complex than previously believed, with most of the populations being admixtures resulting from independent introductions from Europe and subsequent spread among the invaded areas. Clustering analyses revealed two major source gene pools, one of which the scenario testing suggests is an as yet unsampled source. Results also shed light on the microevolutionary processes occurring during introductions, and showed that only few specimens gave rise to some of the populations. Analyses of microsatellites using clustering and scenario testing considered against historical data drastically altered our understanding of the invasion history of S. noctilio and will have important implications for the strategies employed to fight its spread. This study illustrates the value of combining clustering and ABC methods in a comprehensive framework to dissect the complex patterns of spread of global invaders.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».