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Enregistrement W3102870401 · doi:10.1139/cjz-2019-0247

Canada lynx (<i>Lynx canadensis</i>) gene flow across a mountain transition zone in western North America

2020· article· en· W3102870401 sur OpenAlexaffvenueabout
Cristen Watt, Elizabeth M. Kierepka, Catarina Ferreira, Erin L. Koen, Jeffrey R. Row, Jeff Bowman, Paul J. Wilson, Dennis L. Murray

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinnow Environmental (Canada)Ministry of Natural Resources and ForestryTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoneEcologyGene flowHabitatGenetic divergenceBiologyGeographyGenetic variationGenetic diversityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain ecotones have the potential to cause multiple patterns in divergence, from simple barrier effects to more fundamental ecological divergence. Most work in mountain ecotones in North America has focused on reinforcement between refugial populations, making prediction of how mountains impact species that are not restricted to separate glacial refugia remains difficult. This study focused on the Canada lynx (Lynx canadensis Kerr, 1792), a highly mobile felid considered to be a habitat and dietary specialist. Specifically, we used 14 microsatellite loci and landscape genetic tools to investigate if the Rocky Mountains and associated climatic transitions influence lynx genetic differentiation in western North America. Although lynx exhibited high gene flow across the region, analyses detected structuring of neutral genetic variation across our study area. Gene flow for lynx most strongly related to temperature and elevation compared with other landscape variables (terrain roughness, percent forest cover, and habitat suitability index) and geographic distance alone. Overall, genetic structure in lynx is most consistent with barrier effects created by the Rocky Mountains rather than ecological divergence. Furthermore, warmer temperatures had a measurable impact on gene flow, which suggests connectivity may further decrease in peripheral or fragmented populations as climate warms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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