Landscape effects on the contemporary genetic structure of Ruffed Grouse (<i>Bonasa umbellus</i>) populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The amount of dispersal that occurs among populations can be limited by landscape heterogeneity, which is often due to both natural processes and anthropogenic activity leading to habitat loss or fragmentation. Understanding how populations are structured and mapping existing dispersal corridors among populations is imperative to both determining contemporary forces mediating population connectivity, and informing proper management of species with fragmented populations. Furthermore, the contemporary processes mediating gene flow across heterogeneous landscapes on a large scale are understudied, particularly with respect to widespread species. This study focuses on a widespread game bird, the Ruffed Grouse ( Bonasa umbellus ), for which we analyzed samples from the western extent of the range. Using three types of genetic markers, we uncovered multiple factors acting in concert that are responsible for mediating contemporary population connectivity in this species. Multiple genetically distinct groups were detected; microsatellite markers revealed six groups, and a mitochondrial marker revealed four. Many populations of Ruffed Grouse are genetically isolated, likely by macrogeographic barriers. Furthermore, the addition of landscape genetic methods not only corroborated genetic structure results, but also uncovered compelling evidence that dispersal resistance created by areas of unsuitable habitat is the most important factor mediating population connectivity among the sampled populations. This research has important implications for both our study species and other inhabitants of the early successional forest habitat preferred by Ruffed Grouse. Moreover, it adds to a growing body of evidence that isolation by resistance is more prevalent in shaping population structure of widespread species than previously thought.
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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 ».