No evidence of inbreeding depression in fast declining herds of migratory caribou
Notice bibliographique
Résumé
Identifying inbreeding depression early in small and declining populations is essential for management and conservation decisions. Correlations between heterozygosity and fitness (HFCs) provide a way to identify inbreeding depression without prior knowledge of kinship among individuals. In Northern Quebec and Labrador, the size of two herds of migratory caribou (Rivière-George, RG and Rivière-aux-Feuilles, RAF) has declined by one to two orders of magnitude in the last three decades. This raises the question of a possible increase in inbreeding depression originating from, and possibly contributing to, the demographic decline in those populations. Here, we tested for the association of genomic inbreeding indices (estimated with 22,073 SNPs) with body mass and survival in 400 caribou sampled in RG and RAF herds between 1996 and 2016. We found no association of individual heterozygosity or inbreeding coefficient with body mass or annual survival. Furthermore, those genomic inbreeding indices remained stable over the period monitored. These results suggest that the rapid and intense demographic decline of the herds did not cause inbreeding depression in those populations. Although we found no evidence for HFCs, if demographic decline continues, it is possible that such inbreeding depression would be triggered.
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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 ».