Applying landscape genetics to evaluate threats affecting endangered Atlantic salmon populations
Notice bibliographique
Résumé
Landscape genetics affords a potential analysis framework to evaluate the effect of contemporary land use on endangered species at a population level. However, historical patterns of population connectivity need to be accounted for prior to testing for the contemporary effect of threats. The goals of this study were to (1) optimally describe historical patterns in population connectivity for a diadromous fish species before (2) evaluating whether residual genetic variation was correlated with ecological changes arising from several types of land use. Using endangered Atlantic salmon populations as a case study, we evaluated whether historical patterns in population connectivity were more likely to result from dispersal limitation (isolation by distance) relative to habitat choice and reproductive success (isolation by environment). Second, we used Reciprocal Causal Modeling to identify the types of land use contributing to three threat indices, and subsequently Multiple Regression on Distance Matrices to evaluate the relative severity of each. These analyses suggest that straying Atlantic salmon avoid watersheds with reduced water quality (resulting from acidification and abandoned mines) and higher road density, yet are not responding to watershed fragmentation (from road-river crossings and dams) at a population level. This study is among the first to explicitly compare alternate behavioural hypotheses leading to dispersal patterns for diadromous fishes and to quantitatively assess freshwater threats for Atlantic salmon at a population level using landscape genetics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».