Speciation and historical migration pattern interaction: examples from P. nigra and P. sylvestris phylogeography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Here, from macrophylogeographic mtDNA empirical data, we propose a scenario for the evolution and speciation of two important forest trees, European black pine and Scotch pine, and their multiple subspecies and varieties. Molecular clock simulations revealed thatINDELvariability in thePinusmitochondrial genome is relatively old, i.e., from the Pliocene-Miocene epoch, and related to historical tectonic continental fluctuations rather than to climate change at a large geographic scale. For conservation and management biodiversity program recommendations, special attention is given to the relationships between different speciation models, historical migration patterns, and differences between peripheral and central populations. Species evolution involves the mixing of different speciation modes, and every speciation mode has different effects on different DNA types (e.g., mitochondrial vs. chloroplast vs. nuclear DNA). The misbalance between the contributions of different meta-population census sizes vs. effective population sizes to asymmetric migration patterns is the result of different genotypes (and subphylogenetic lines) responding to selection pressure and adaptive evolution. We propose initial minimal size of conservation unit (between 3 and 5 ha) from central and marginal natural area of distribution for both species in the dynamic management system for practical forest genetic diversity management. The proposed physical sizes were determined by the effective population size, effective radius of seed distribution data, forest density age dynamics, succession pattern, natural selection pressing and species biology [R-17].
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».