Long‐term population decline of a genetically homogeneous continental‐wide top Arctic predator
Notice bibliographique
Résumé
Genetic analysis can provide valuable information for conservation programmes by unravelling the demographic trajectory of populations, estimating effective population size or inferring genetic differentiation between populations. Here, we investigated the genetic differentiation within Snowy Owls Bubo scandiacus in North America, a species identified as vulnerable by the IUCN, to (1) quantify connectivity among wintering areas, (2) evaluate current genetic diversity and effective population size, and (3) 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, a region especially sensitive to current climate change. Using single‐nucleotide polymorphism (SNP)‐based analyses on Snowy Owls sampled across the North American non‐breeding range, we found an absence of genetic differentiation among individuals located up to 4650 km apart. Our results suggest high genetic intermixing and effective dispersal at the continental scale despite documented philopatry to non‐breeding sites in winter. Reconstructing the population demographic indicated that North American Snowy Owls have been steadily declining since the Last Glacial Maximum c. 20 000 years ago, and concurrently with global increases in temperature. Conservation programmes should now consider North American Snowy Owls a single, genetically homogeneous continental‐wide population which is probably sensitive to the long‐term global warming occurring since the Last Glacial Maximum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».