Population genetics of caribou in the Alaska-Yukon border region: implications for designation of conservation units and small herd persistence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Better knowledge of genetic relationships between the Fortymile caribou herd and its neighbors is needed for conservation decision-making in Canada. Here, we contribute the first fine-scale analysis of genetic population structure in nine contiguous caribou herds at the geographic boundaries between Barren-ground and Northern Mountain caribou, and at the Alaska-Yukon border. Using pairwise differentiation metrics, STRUCTURE, and discriminant analysis of principal components (DAPC) to analyze 15 microsatellite loci in 379 caribou, we found complex patterns of genetic differentiation. The Fortymile was the only herd assigned to more than one genetic cluster, indicative of its history as a larger herd whose range expansions and gene flow to other herds were likely important to maintaining diversity across a functioning genetic metapopulation. Some small herds (Chisana, Klaza, and White Mountains) were genetically distinct, while others (Hart River, Clear Creek, Mentasta) exhibited little differentiation from herds they occasionally overlap, including herds assigned to different conservation units (DUs). This genetic connectivity does not result from demographic connectivity, as episodic contact during rut, rather than herd switching, is the likely mechanism. Unusually, one small herd (White Mountains) maintained genetic differentiation despite rut overlap with Fortymile. Our data reveal that some herds with different ecological and behavioral attributes are demographically independent but nonetheless genetically connected. Thus, we suggest that managing caribou for an appropriate level of genetic connectivity, while also supporting herd persistence, will be essential to conserve caribou genetic diversity in the region.
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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 ».