Genetic evidence to inform management of rare genetic variants and gene flow: Balancing the conservation of the rare “Spirit bear” allele and population genetic diversity across a complex landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Incorporating genetic considerations into wildlife management can require balancing the conservation of rare genetic variants with the maintenance of gene flow. One system illustrating such trade‐offs is coastal British Columbia, Canada, where black bears ( Ursus americanus ) can carry a genetic variant responsible for white‐coated “Spirit bears.” We examined population genetic structure, diversity, and gene flow using 22 microsatellite loci for 357 individuals collected over a 23,500 km 2 area from a long‐term noninvasive bear monitoring collaboration among the Gitga'at, Kitasoo/Xai'xais, Nuxalk, Haíɫzaqv, and Wuikinuxv First Nations and partnering scientists. We found broad‐ (two groups) and fine‐scale (eight groups) population structures. At the finer scale, three islands formed unique genetic groups and four genetic groups showed heterozygote deficiency, including two populations containing Spirit bear alleles. We additionally created effective estimation of migration surfaces and found that breaks among genetic groups and areas of lower than average migration aligned with wide waterways (>2 km). Given the apparent isolation of island groups, heterozygote deficiencies, and the distribution of the rare Spirit bear allele, we provide recommendations to prevent the loss of Spirit bear allele carriers and individuals contributing genetic diversity to isolated, genetically depauperate groups. More broadly, we highlight the value of locally led, fine‐scale genetic monitoring for wildlife management.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».