Genetics of a reintroduced swift fox population highlights the need for integrated conservation between neighbouring countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genetic consequences of reintroductions are rarely considered after releases cease, but long‐term viability depends on linked demography and genetic health. Reintroductions of swift foxes Vulpes velox began after 45 years of extirpation from Canada; these have resulted in national down‐listing to ‘threatened’ status, and the re‐establishment of a small contiguous population in Montana, US . Demographic growth has been associated with stable levels of genetic diversity and growing effective population size, but evidence of two genetic clusters, and a recent decline in abundance could be cause for conservation concern depending on underlying mechanisms. We analysed individuals from two time points at 18 microsatellite loci to investigate whether the genetic structure is a consequence of having used two separate release sites and non‐equilibrium population dynamics, but our results suggest that the population is likely at mutation‐ and migration‐drift equilibrium. We examined habitat effects on relative gene flow and found limited evidence for cropland to be a dispersal barrier, but effects of terrain roughness suggest that more rugged landscapes may reduce dispersal capacity. Using parentage analysis we determined maximum dispersal distances of up to 50 km for females and 100 km for males including movements in either direction across the international border, but no mixing of genetic clusters was seen in either country. Greater genetic connectivity among than within respective countries necessitates careful co‐management between Canada, where the species has the highest levels of legislative protection, and contiguous areas of the United States where limited trapping for fur is now permitted. We encourage similar analyses of conservation populations across international borders to determine how optimal genetic management can best mesh with different policies and conservation approaches among countries.
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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 ».