Long-term population decline of a genetically homogenous continental-wide top Arctic predator
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genetic analysis can provide valuable information for conservation programs by unraveling the demographic trajectory of populations, by estimating effective population size, or by inferring genetic differentiation between populations. Here, we investigated the genetic differentiation within the Snowy Owl ( Bubo scandiacus ), a species identified as vulnerable by the IUCN, to (i) quantify connectivity among wintering areas, (ii) to evaluate current genetic diversity and effective population size and (iii) to infer changes in the historical effective population size changes from the last millennia to the recent past. The Snowy Owl, a highly mobile top predator, breeds across the Arctic tundra which is a region especially sensitive to current climate change. Using SNP-based analyses on Snowy Owls sampled across the North American nonbreeding range, we found an absence of genetic differentiation among individuals located up to 4,650 km apart. Our results suggest high genetic intermixing and effective dispersal at the continental scale despite documented philopatry to nonbreeding sites in winter. Reconstructing the population demographic indicated that North American Snowy Owls have been steadily declining since the Last Glacial Maximum ca 20,000 years ago and concurrently with global increases in temperature. Conservation programs should now consider North American Snowy Owls as a single, genetically homogenous continental-wide population which is most likely sensitive to the long-term global warming occurring since the Last Glacial Maximum.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».