Population genetic variation characterization of the boreal tree Acer ginnala in Northern China
Notice bibliographique
Résumé
Genetic diversity and differentiation are revealed particularly through spatio-temporal environmental heterogeneity. Acer ginnala, as a deciduous shrub/small tree, is a foundation species in many terrestrial ecosystems of Northern China. Owing to its increased use as an economic resource, this species has been in the vulnerability. Therefore, the elucidations of the genetic differentiation and influence of environmental factors on A. ginnala are very critical for its management and future utilization strategies. In this study, high genetic diversity and differentiation occurred in A. ginnala, which might be resulted from its pollination mechanism and species characteristics. Compared with the species level, relatively low genetic diversity was detected at the population level that might be the cause for its vulnerability. There was no significant relationship between genetic and geographical distances, while a significant correlation existed between genetic and environmental distances. Among nineteen climate variables, Annual Mean Temperature (bio1), Mean Diurnal Range (bio2), Isothermality (bio3), Temperature Seasonality (bio4), Precipitation of Wettest Month (bio13), Precipitation Seasonality (bio15), and Precipitation of Warmest Quarter (bio18) could explain the substantial levels of genetic variation (> 40%) in this species. The A. ginnala populations were isolated into multi-subpopulations by the heterogeneous climate conditions, which subsequently promoted the genetic divergence. Climatic heterogeneity played an important role in the pattern of genetic differentiation and population distribution of A. ginnala across a relatively wide range in Northern China. These would provide some clues for the conservation and management of this vulnerable 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 | 0,000 |
| 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 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 ».