Population assignment tests uncover rare long‐distance marine larval dispersal events
Notice bibliographique
Résumé
Long-distance dispersal (LDD) is consequential to metapopulation ecology and evolution. In systems where dispersal is undertaken by small propagules, such as larvae in the ocean, documenting LDD is especially challenging. Genetic parentage analysis has gained traction as a method for measuring larval dispersal, but such studies are generally spatially limited, leaving LDD understudied in marine species. We addressed this knowledge gap by uncovering LDD with population assignment tests in the coral reef fish Elacatinus lori, a species whose short-distance dispersal has been well-characterized by parentage analysis. When adults (n = 931) collected throughout the species' range were categorized into three source populations, assignment accuracy exceeded 99%, demonstrating low rates of gene flow between populations in the adult generation. After establishing high assignment confidence, we assigned settlers (n = 3,828) to source populations. Within the settler cohort, <0.1% of individuals were identified as long-distance dispersers from other populations. These results demonstrate an exceptionally low level of connectivity between E. lori populations, despite the potential for ocean currents to facilitate LDD. More broadly, these findings illustrate the value of combining genetic parentage analysis and population assignment tests to uncover short- and long-distance dispersal, respectively.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».