Genetic tagging in the Anthropocene: scaling ecology from alleles to ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The Anthropocene is an era of marked human impact on the world. Quantifying these impacts has become central to understanding the dynamics of coupled human-natural systems, resource-dependent livelihoods, and biodiversity conservation. Ecologists are facing growing pressure to quantify the size, distribution, and trajectory of wild populations in a cost-effective and socially acceptable manner. Genetic tagging, combined with modern computational and genetic analyses, is an under-utilized tool to meet this demand, especially for wide-ranging, elusive, sensitive, and low-density species. Genetic tagging studies are now revealing unprecedented insight into the mechanisms that control the density, trajectory, connectivity, and patterns of human-wildlife interaction for populations over vast spatial extents. Here, we outline the application of, and ecological inferences from, new analytical techniques applied to genetically tagged individuals, contrast this approach with conventional methods, and describe how genetic tagging can be better applied to address outstanding questions in ecology. We provide example analyses using a long-term genetic tagging dataset of grizzly bears in the Canadian Rockies. The genetic tagging toolbox is a powerful and overlooked ensemble that ecologists and conservation biologists can leverage to generate evidence and meet the challenges of the Anthropocene.
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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) | 0,005 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».