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Enregistrement W2898761280 · doi:10.1071/zo18036

Resolving distribution and population fragmentation in two leaf-tailed gecko species of north-east Australia: key steps in the conservation of microendemic species

2018· article· en· W2898761280 sur OpenAlexaff
Lorenzo V. Bertola, Megan Higgie, Conrad J. Hoskin

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesJames Cook UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésBiologySpecies distributionEcologyRange (aeronautics)PopulationGeckoGenetic structureMitochondrial DNAConservation statusZoologyGenetic variationHabitatGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North Queensland harbours many microendemic species. These species are of conservation concern due to their small and fragmented populations, coupled with threats such as fire and climate change. We aimed to resolve the distribution and population genetic structure in two localised Phyllurus leaf-tailed geckos: P. gulbaru and P. amnicola. We conducted field surveys to better resolve distributions, used Species Distribution Models (SDMs) to assess the potential distribution, and then used the SDMs to target further surveys. We also sequenced all populations for a mitochondrial gene to assess population genetic structure. Our surveys found additional small, isolated populations of both species, including significant range extensions. SDMs revealed the climatic and non-climatic variables that best predict the distribution of these species. Targeted surveys based on the SDMs found P. gulbaru at an additional two sites but failed to find either species at other sites, suggesting that we have broadly resolved their distributions. Genetic analysis revealed population genetic structuring in both species, including deeply divergent mitochondrial lineages. Current and potential threats are overlain on these results to determine conservation listings and identify management actions. More broadly, this study highlights how targeted surveys, SDMs, and genetic data can rapidly increase our knowledge of microendemic species, and direct management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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