Phylogeography, population genetics and distribution modelling reveal vulnerability of <i>Scirpus longii </i>(Cyperaceae) and the Atlantic Coastal Plain Flora to climate change
Notice bibliographique
Résumé
A proactive approach to conservation must be predictive, anticipating how habitats will change and which species are likely to decline or prosper. We use composite species distribution modelling to identify suitable habitats for 18 members of the North American Atlantic Coastal Plain Flora (ACPF) since the Last Glacial Maximum and project these into the future. We then use Scirpus longii (Cyperaceae), a globally imperiled ACPF sedge with many of the characteristics of extinction vulnerability, as a case study. We integrate phylogeographical and population genetic analyses and species distribution modelling to develop a broad view of its current condition and prognosis for conservation. We use genotyping-by-sequencing to characterize the genomes of 142 S. longii individuals from 20 populations distributed throughout its range (New Jersey to Nova Scotia). We measure the distribution of genetic diversity in the species and reconstruct its phylogeographical history using the snapp and rase models. Extant populations of S. longii originated from a single refugium south of the Laurentide ice sheet around 25 ka. The genetic diversity of S. longii is exceedingly low, populations exhibit little genetic structure and the species is slightly inbred. Projected climate scenarios indicate that nearly half of extant populations of S. longii will be exposed to unsuitable climate by 2070. Similar changes in suitable habitat will occur for many other northern ACPF species-centres of diversity will shift northward and Nova Scotia may become the last refuges for those species not extinguished.
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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 ».