Using pre‐ and postexploitation samples to assess the impact of commercial whaling on the genetic characteristics of eastern North Pacific gray and humpback whales and to compare methods used to infer historic demography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many species of whales went through recent bottlenecks due to commercial whaling. These declines were rapid and recent relative to the life spans and generation times of these species, raising questions regarding to what degree commercial whaling influenced the genetic characteristics of these populations. We analyzed mitochondrial and nuclear DNA from pre‐ and postwhaling samples from two populations that have arguably shown the greatest degree of recovery: eastern North Pacific gray and humpback whales. We also compare the performance of different methods to test for historic bottlenecks and infer past demography based on genetic data. We found substantially higher levels of genetic diversity in gray than in humpback whales (for both time periods), likely due to recent connectivity between Atlantic and Pacific gray whale populations. Other than mitochondrial diversity in humpback whales, levels of diversity were not lower in contemporary samples relative to prewhaling samples, indicating that commercial whaling had a minimal impact on metrics of genetic diversity themselves. However, it did have large impacts on the patterns of diversity, as evidenced by all coalescent‐based methods showing clear evidence of a bottleneck for both populations, whereas all but one method not based on the coalescent failed to detect a bottleneck.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».