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Enregistrement W2802776035 · doi:10.1111/ddi.12748

Population structure of caribou in an ice‐bound archipelago

2018· article· en· W2802776035 sur OpenAlexafffundabout
Deborah A. Jenkins, Glenn Yannic, James A. Schaefer, James Conolly, Nicolas Lecomte

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensTrent UniversityUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsArcticNet
Mots-clésEcologyGenetic diversityArchipelagoSubspeciesPopulationGeographyBiologyGenetic structureDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Archipelagos provide ideal natural systems for testing the effects of isolation and fragmentation of habitats on the genetic makeup of populations—an important consideration, given that many insular species are of conservation concern. Two theories predominate: Island Biogeography Theory ( IBT ) posits that proximity to the mainland drives the potential for migrants and gene flow. The Central Marginal Hypothesis ( CMH ) predicts that island populations at the periphery of a species range may experience low gene flow, small population size and high rates of genetic drift. We investigated population genetic structure, genetic diversity and key drivers of diversity for Arctic island‐dwelling caribou ( Rangifer tarandus ). Our aim was to inform intraspecific units for conservation and decipher how IBT and CMH could act in an archipelago where isolation is highly variable due to sea ice and open water. Location Canadian Arctic Archipelago, Canada (Latitude, 55–82°N; Longitude, 61–123°W). Methods We genotyped 447 caribou at 16 microsatellite loci; these caribou represented two subspecies ( R. t. groenlandicus , R. t. pearyi ) and three designatable units. We used hierarchical Bayesian clustering and ordination to determine genetic groups. We evaluated the influence of ecological and geographic variables on genetic diversity using linear mixed‐effects models and compared diversity among mainland and island herds. Results Bayesian clustering revealed nine genetic clusters with differentiation among and within caribou subspecies. Genetic differentiation was explained predominantly by isolation‐by‐distance across all caribou, even at the scale of subspecies. Island caribou were less genetically diverse than mainland herds; individual heterozygosity was negatively correlated with distance‐to‐mainland and the extent of autumn ice‐free coastline and positively correlated with unglaciated island size. Main conclusions Our findings underscore the importance of hierarchical analysis when investigating genetic population structure. Genetic diversity and its key drivers lend support to both IBT and CMH and highlight the pending threat of climate change for Arctic island caribou.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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