Integrating seascape resistances and gene flow to produce area-based metrics of functional connectivity for marine conservation planning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Prioritizing regions that facilitate connectivity among populations is an essential principle for conservation planning. However, the lack of conspicuous geographical and environmental features that constrain dispersal and gene flow throughout life history challenges the characterization of dispersal pathways within a three-dimensional marine realm. Objectives To elucidate regions of high connectivity value in the marine environment, we develop a novel approach that integrates estimates of spatial genetic structure with representation of regions of high dispersal potential for meroplankton, incorporating elements of pelagic larval and benthic adult life history. Methods Spatial patterns of connectivity were characterized using circuit theory as an inverse function oceanographic- and habitat-based resistance to movement. We integrate emergent spatial patterns of connectivity with population genetic data to account for realized patterns of gene flow across a seascape. We apply this approach to four broadly distributed species in the Northwest Atlantic. Results Estimates of resistance to gene flow revealed multiple connectivity barriers not observed in oceanographic or habitat models. Comparison of isolation-by-distance versus isolation-by-resistance revealed genetic variation was best explained by seascape resistance in three of four species, supporting the resistance-based assessments of connectivity. Our approach identified areas of high and low connectivity value for each species, with overlap generally associated with geographic pinch points and areas of low genetic exchange. Conclusions By integrating spatial interpolations of gene flow and estimated pathways for dispersal, we develop a novel area-based metric of connectivity that considers life-history based structural constraints to dispersal and observed genetic variation. Outputs from this workflow can reveal regions of connectivity for conservation planning.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».