Sex‐specific graphs: Relating group‐specific topology to demographic and landscape data
Notice bibliographique
Résumé
Sex-specific genetic structure is a commonly observed pattern among vertebrate species. Facing differential selective pressures, individuals may adopt sex-specific life history traits that ultimately shape genetic variation among populations. Although differential dispersal dynamics are commonly detected in the literature, few studies have used genetic structure to investigate sex-specific functional connectivity. The recent use of graph theoretic approaches in landscape genetics has demonstrated network capacities to describe complex system behaviours where network topology represents genetic interaction among subunits. Here, we partition the overall genetic structure into sex-specific graphs, revealing different male and female dispersal dynamics of a fisher (Pekania [Martes] pennanti) metapopulation in southern Ontario. Our analyses based on network topologies supported the hypothesis of male-biased dispersal. Furthermore, we demonstrated that the effect of the landscape, identified at the population level, could be partitioned among sex-specific strata. We found that female connectivity was negatively correlated with snow depth, whereas connectivity among males was not. Our findings underscore the potential of conducting sex-specific analysis by identifying landscape elements or configuration that differentially promotes or impedes functional connectivity between sexes, revealing processes that may otherwise remain cryptic. We propose that the sex-specific graph approach would be applicable to other vagile species where differential sex-specific processes are expected to occur.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».