Spatial genetic structure in the rock hyrax (<i>Procavia capensis</i>) across the Namaqualand and western Fynbos areas of South Africa — a mitochondrial and microsatellite perspective
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between biotic and abiotic environments is increasingly recognized as a major determinant of spatial genetic patterns. Among spatial genetic studies, saxicolous or rock-dwelling species remain underrepresented in spite of their strict dependence on landscape structure. Here we investigated patterns and processes operating at different spatial (fine and regional scales) and time scales (using mitochondrial and microsatellite markers) in the rock hyrax (Procavia capensis (Pallas, 1766)). Our focus was on the western seaboard of South Africa and included two recognized biodiversity hotspots (Cape Floristic Region and Succulent Karoo). At fine spatial scale, significant genetic structure was present between four rocky outcrops in an isolated population, likely driven by the social system of this species. At a broader spatial scale, ecological dependence on rocky habitat and population-level processes, in conjunction with landscape structure, appeared to be the main drivers of genetic diversity and structure. Large areas devoid of suitable rocky habitat (e.g., the Knersvlakte, Sandveld, and Cape Flats, South Africa) represent barriers to gene flow in the species, although genetic clusters closely follow climatic, geological, and phytogeographic regions, possibly indicating ecological specialization or adaptation as contributing factors enforcing isolation. Taken together, our study highlights the need to consider both intrinsic and extrinsic factors when investigating spatial genetic structures within species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».