The importance of geospatial inputs in assessing fine-scale landscape genetic patterns of a temperate treefrog
Notice bibliographique
Résumé
Recent technological advancements in next generation sequencing techniques, enabling the use of thousands of genetic markers across an individual’s genome, and continued improvements to the spatial resolution and information content of remote sensing data, present a unique opportunity to investigate the finest geographic scale at which genetic structuring within and between populations becomes detectable. However, in order to exploit the integration of both high resolution genetic and geospatial data, an understanding of the uncertainties associated with both data sets, and the accuracy requirements of landscape genetic analyses of geospatial models, is required. In this thesis, I begin by highlighting some sources of uncertainty and bias in landscape models derived from high resolution LiDAR data which have the potential to impact downstream analyses of the correlation between patterns of genetic structuring and landscape heterogeneity. I then investigate the patterns of genetic structuring between breeding aggregations of the spring peeper, Pseudacris crucifer. \n \n \nI discovered that while different methodologies to derive land cover from airborne LiDAR data may result in similar overall accuracy, the configuration of landscape heterogeneity within the landscape, and class-specific recall and precision differed between models. A significant finding is that some classification methodologies did not accurately represent the contiguity of a road, which is often considered a putative barrier for amphibians. While ddRADseq could not resolve signatures of fine-scale genetic differentiation between breeding aggregations of Pseudacris crucifer within distances of <10 km, some differentiation between sampling locations separated by 60 km was detected. This grants some insight into the scale of genetic structuring of Pseudacris crucifer, and provides some representation of hylids in the population genetic literature. Ultimately this thesis highlights the importance for communication and collaboration between biologists and geospatial scientists to ensure the optimal modeling of heterogeneity with landscapes to address a wider array of applications in ecology and landscape genetics, as well as an accurate representation of uncertainty in geospatial models in ecological and landscape genetic analyses.
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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) | 0,008 | 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 ».