Macrogenetics reveals multifaceted influences of environmental variation on vertebrate population genetic diversity across the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relative to species diversity gradients, the broad scale distribution of population-specific genetic diversity (PGD) across taxa remains understudied. We used nuclear DNA data collected from 6285 vertebrate populations across the Americas to assess the role environmental variables play in structuring the spatial/latitudinal distribution of PGD, a key component of adaptive potential in the face of environmental change. Our results provide key evidence for taxa-specific responses and that temperature variability in addition to mean temperature may be a primary driver of PGD. Additionally, we found some positive influence of precipitation, productivity, and elevation on PGD; identified trends were dependent on the metric of PGD. In contrast to the classic negative relationship between species diversity and latitude, we report either a positive or taxa-dependent relationship between PGD and latitude, depending on the metric of PGD. The inconsistent latitudinal gradient in different metrics of PGD may be due to opposing processes diminishing patterns across latitudes that operate on different timescales, as well as the flattening of large-scale genetic gradients when assessing across species versus within species. Our study highlights the nuance required to assess broad patterns in genetic diversity, and the need for developing balanced conservation strategies that ensure population, species, and community persistence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».