Influence of sampling scheme on the inference of sex-biased gene flow in the American badger (<i>Taxidea taxus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Population genetics has fueled a substantial growth in studies of dispersal, a life-history trait that has important applications in ecology and evolution. Mammals typically exhibit male-biased gene flow, so this pattern often serves as a null hypothesis in empirical studies. Estimation of dispersal using population genetics is not without biases, so we utilized a combination of population genetic methods and simulations to evaluate gene flow within the American badger ( Taxidea taxus (Schreber, 1777)), a highly elusive and poorly understood mustelid. A total of 132 badgers captured between 2001 and 2002 were genotyped at nine microsatellite loci to investigate fine-scale genetic structure consistent with philopatry in females and dispersal in males. Resultant genetic patterns were largely consistent with a panmictic population with little evidence for sex-biased dispersal, and simulations confirmed that our sampling scheme did not substantially impact our statistics. An overall deficiency of heterozygotes was observed across the Lower Peninsula, which indicates either a Wahlund effect, mixing of separate populations, or inbreeding. Our study emphasizes the importance in deciphering between actual behavioral mechanisms and sampling effects when interpreting genetic data to understand other factors that influence dispersal like population density and territoriality.
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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 | 0,039 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».