Varying genetic imprints of road networks and human density in North American mammal populations
Notice bibliographique
Résumé
Road networks and human density are major factors contributing to habitat fragmentation and loss, isolation of wildlife populations, and reduced genetic diversity. Terrestrial mammals are particularly sensitive to road networks and encroachment by human populations. However, there are limited assessments of the impacts of road networks and human density on population-specific nuclear genetic diversity, and it remains unclear how these impacts are modulated by life-history traits. Using generalized linear mixed models and microsatellite data from 1444 North American terrestrial mammal populations, we show that taxa with large home range sizes, dense populations, and large body sizes had reduced nuclear genetic diversity with increasing road impacts and human density, but the overall influence of life-history traits was generally weak. Instead, we observed a high degree of genus-specific variation in genetic responses to road impacts and human density. Human density negatively affected allelic diversity or heterozygosity more than road networks (13 vs. 5-7 of 25 assessed genera, respectively); increased road networks and human density also positively affected allelic diversity and heterozygosity in 15 and 6-9 genera, respectively. Large-bodied, human-averse species were generally more negatively impacted than small, urban-adapted species. Genus-specific responses to habitat fragmentation by ongoing road development and human encroachment likely depend on the specific capability to (i) navigate roads as either barriers or movement corridors, and (ii) exploit resource-rich urban environments. The nonuniform genetic response to roads and human density highlights the need to implement efforts to mitigate the risk of vehicular collisions, while also facilitating gene flow between populations of particularly vulnerable taxa.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».