Demographic and genetic approaches to study dispersal in wild animal populations: A methodological review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal is a central process in ecology and evolution. At the individual level, the three stages of the dispersal process (i.e., emigration, transience and immigration) are affected by complex interactions between phenotypes and environmental factors. Condition- and context-dependent dispersal have far-reaching consequences, both for the demography and the genetic structuring of natural populations and for adaptive processes. From an applied point of view, dispersal also deeply affects the spatial dynamics of populations and their ability to respond to land-use changes, habitat degradation and climate change. For these reasons, dispersal has received considerable attention from ecologists and evolutionary biologists. Demographic and genetic methods allow quantifying non-effective (i.e., followed or not by a successful reproduction) and effective (i.e., with a successful reproduction) dispersal and to investigate how individual and environmental factors affect the different stages of the dispersal process. Over the past decade, demographic and genetic methods designed to quantify dispersal have rapidly evolved but interactions between researchers from the two fields are limited. We here review recent developments in both demographic and genetic methods to study dispersal in wild animal populations. We present their strengths and limits, as well as their applicability depending on study objectives and population characteristics. We propose a unified framework allowing researchers to combine methods and select the more suitable tools to address a broad range of important topics about the ecology and evolution of dispersal and its consequences on animal population dynamics and genetics.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle