Anthropogenic pressures drive population genetic structuring across a Critically Endangered lemur species range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades Madagascar has experienced significant habitat loss and modification, with minimal understanding of how human land use practices have impacted the evolution of its flora and fauna. In light of ongoing and intensifying anthropogenic pressures, we seek new insight into mechanisms driving genetic variability on this island, using a Critically Endangered lemur species, the black-and-white ruffed lemur ( Varecia variegata ), as a test case. Here, we examine the relative influence of natural and anthropogenic landscape features that we predict will impose barriers to dispersal and promote genetic structuring across the species range. Using circuit theory, we model functional connectivity among 18 sampling localities using population-based genetic distance (F ST ). We optimized resistance surfaces using genetic algorithms and assessed their performance using maximum-likelihood population-effects mixed models. The best supported resistance model was a composite surface that included two anthropogenic features, habitat cover and distance to villages, suggesting that rapid land cover modification by humans has driven change in the genetic structure of wild lemurs. Primary conservation priority should be placed on mitigating further forest loss and connecting regions identified as having low dispersal potential to prevent further loss of genetic diversity and promote the survival of other moist forest specialists.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 ».