Assessing uncertainty in genomic offset forecasts from landscape genomic models (and implications for restoration and assisted migration)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Ecological genomic models are increasingly used to guide climate-conscious restoration and conservation practices in the light of accelerating environmental change. Genomic offsets that quantify the disruption of existing genotype–environment associations under environmental change are a promising model-based tool to inform such measures. With recent advances, potential applications of genomic offset predictions include but are not restricted to: (1) assessing in situ climate risks, (2) mapping future habitat suitability while accounting for local adaptations, or (3) selecting donor populations and recipient areas that maximize genomic diversity and minimize maladaptation to future environments in assisted migration planning. As for any model-based approach, it is crucial to understand how arbitrary decisions made during the modeling process affect predictions and induce uncertainty. Methods Here, we present a sensitivity analysis of how various modeling components influence forecasts of genomic offset-based metrics, using red spruce ( Picea rubens ), a cool-temperate tree species endemic to eastern North America, as a case study. We assess the effects of genomic marker set, climatic predictor set, climate change scenario, and “not-to-exceed” offset threshold and evaluate how uncertainty in predictions varies across space. Results Climate change scenario induced by far the largest uncertainty to our forecasts; however, the choice of predictor set was also important in regions of the Southern and Central Appalachians that are of high relevance for conservation and restoration efforts. While much effort is often expended in identifying candidate loci, we found that genomic marker set was of minor importance. The choice of a maximum offset threshold to limit transfers between potential donor and recipient locations in assisted migration programs has mostly affected the magnitude rather than geographic variation in our predictions. Discussion Overall, our model forecasts suggest high climate change risks across the entire distributional range of red spruce and strongly underscore the potential for assisted migration to help ameliorate these risks. In that regard, populations in the Southern and Central Appalachians as well as along the US and Canadian east coast seem the best candidates for both in situ conservation and relocation.
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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 ».