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Enregistrement W4200229876 · doi:10.1111/eva.13339

The relevance of genetic structure in ecotype designation and conservation management

2021· article· en· W4200229876 sur OpenAlexaff
Astrid Vik Strønen, Anita J. Norman, Eric Vander Wal, Paul C. Paquet

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationUniversity of VictoriaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi dell'InsubriaWilburforce Foundation
Mots-clésBiologyEcotypeRelevance (law)Evolutionary biologyEcologyEnvironmental resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of ecotypes is complex, partly because of its interdisciplinary nature, but the idea is intrinsically valuable for evolutionary biology and applied conservation. The complex nature of ecotypes has spurred some confusion and inconsistencies in the literature, thereby limiting broader theoretical development and practical application. We provide suggestions for how incorporating genetic analyses can ease confusion and help define ecotypes. We approach this by systematically reviewing 112 publications across taxa that simultaneously mention the terms ecotyp e, conservation and management , to examine the current use of the term in the context of conservation and management. We found that most ecotype studies involve fish, mammals and plants with a focus on habitat use, which at 60% was the most common criterion used for categorization of ecotypes. Only 53% of the studies incorporated genetic analyses, and major discrepancies in available genomic resources among taxa could have contributed to confusion about the role of genetic structure in delineating ecotypes. Our results show that the rapid advances in genetic methods, also for nonmodel organisms, can help clarify the spatiotemporal distribution of adaptive and neutral genetic variation and their relevance to ecotype designations. Genetic analyses can offer empirical support for the ecotype concept and provide a timely measure of evolutionary potential, especially in changing environmental conditions. Genetic variation that is often difficult to detect, including polygenic traits influenced by small contributions from several genes, can be vital for adaptation to rapidly changing environments. Emerging ecotypes may signal speciation in progress, and findings from genome‐enabled organisms can help clarify important selective factors driving ecotype development and persistence, and thereby improve preservation of interspecific genetic diversity. Incorporation of genetic analyses in ecotype studies will help connect evolutionary biology and applied conservation, including that of problematic groups such as natural hybrid organisms and urban or anthropogenic ecotypes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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