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Enregistrement W2478876700 · doi:10.1111/mec.13790

Spatiotemporal relationship between adult census size and genetic population size across a wide population size gradient

2016· article· en· W2478876700 sur OpenAlexafffund
Thaїs A. Bernos, Dylan J. Fraser

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPopulation sizeEffective population sizePopulationCensusEcologyStatisticsDemographyEvolutionary biologyGenetic variationMathematicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adult census population size (N) and effective number of breeders (Nb ) are highly relevant for designing effective conservation strategies. Both parameters are often challenging to quantify, however, making it of interest to determine whether one parameter can be generalized from the other. Yet, the spatiotemporal relationship between N and Nb has not been well characterized empirically in many taxa. We analysed this relationship for 5-7 consecutive years in twelve brook trout populations varying greatly in N (49-10032) and Nb (3-567) and identified major environmental variables affecting the two parameters. N or habitat size alone explained 47-57% of the variance in Nb , and Nb was strongly correlated with effective population size. The ratio Nb /N ranged from 0.01 to 0.45 and increased at small N or following an annual decrease in N, suggesting density-dependent constraints on Nb . We found no evidence for a consistent, directional difference between variability in Nb and/or Nb /N among small and large populations; however, small populations had more varying temporal variability in Nb /N ratios than large populations. Finally, Nb and Nb /N were 2.5- and 2.3-fold more variable among populations than temporally within populations. Our results demonstrate a clear linkage between demographic and evolutionary parameters, suggesting that Nb could be used to approximate N (or vice versa) in natural populations. Nevertheless, using one variable to infer the other to monitor trends within populations is less recommended, perhaps even less so in small populations given their less predictable Nb vs. N dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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