Genetic Analysis of Population Dynamics of the Southeastern Coyote (Canis latrans)
Notice bibliographique
Résumé
Coyotes (Canis latrans) have been extremely successful in dispersing and expanding their range that now includes all fifty states of the United States in addition to Canada and parts of Central America. These animals have generally been considered a pest species due to their adaptive ability, high reproductivity, and impact as a top predator on commercial agricultural business. Population dynamics of coyotes is still poorly understood, yet such knowledge would be beneficial to management of coyotes in all areas. The goal of this study is to determine population structure in Alabama by using microsatellite DNA markers. In addition we plan to examine patterns of gene flow across an urban to rural gradient. This research is extremely applicable in urban coyote management as we will be able to describe gene flow between and among population of coyotes. Information gained about population structure among coyotes in east-central Alabama could be informative about populations across the southeastern region. It is our expectation that such biological data will be consolidated with the vast knowledge of the ecology of the southeastern coyote gathered to date to inform and aid management plans and decisions across the region. Approaching both conservation and management issues with a more unbiased view of the ecology of coyote populations will allow greater effectiveness in management practices for this species.
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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 | 0,001 |
| 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 ».