Population Structure of the Little Brown Bat (Myotis lucifugus) in Wrangell-St. Elias National Park, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
White-nose syndrome (WNS) has become a serious disease affecting hibernating bats in North America. Caused by the fungus Pseudogymnoascus destructans (Pd), this disease causes cutaneous lesions that disrupt aspects of physiological regulation controlled primarily through the wings. The extent to which this disease has spread and affected bats may exceed any previous known mortality event in mammals. Since its discovery in 2006, WNS has spread to 28 states and 5 Canadian provinces and affects seven hibernating species, with an estimate of over six million bats killed. In order to understand pathogen dispersal, information about host connectivity must be known. Data on the individual movements and contact rates of bats are hard to collect, and therefore studies of population structure and gene flow have been used as a proxy for pathogen dispersal. The little brown bat (Myotis lucifugus) is one of the most common and widely distributed bats in North America. As one of the important dispersers of Pd, understanding their connectivity is important in estimating the spread of WNS across North America. Much has been learned about little brown bats in North America since the emergence of WNS, however there is little known about M. lucifugus in Alaska. This current lack of knowledge represents a serious obstacle to its conservation in the face of WNS. Our study focuses on patterns of diversity and population structure of M. lucifugus in Alaska. Using microsatellite genotypes, we estimated genetic diversity parameters and determined the number of distinct genetic clusters present within little brown bats sampled from Wrangell-St. Elias National Park.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».