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Enregistrement W4399803343 · doi:10.1139/cjb-2024-0012

Spatial genetic patterns of a long-lived tree species: the case of <i>Pinus leiophylla</i> in a human-altered landscape of central Mexico

2024· article· en· W4399803343 sur OpenAlexvenueno aff
Braulio Ricardo Pérez-Alva, Gema Galindo-Flores, Yendi E. Navarro‐Noya, Arturo Estrada‐Torres, Alejandro Flores‐Manzanero, Guillermo Alejandro Pérez-Flores, Bárbara Cruz-Salazar

Notice bibliographique

RevueBotany · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyPinus <genus>Woody plantBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In long-lived species, deforestation can modify the genetic diversity patterns of recent populations. The spatial-structure genetics of Pinus leiophylla Schiede ex Schltdl. & Cham. was investigated in adults and seedlings of remnant populations from central Mexico. Two chloroplast intergenic regions were sequenced of two cohorts (adults and seedlings) of 121 individuals of P. leiophylla from three localities. Higher genetic differentiation was found in adults ( ФST = 0.09) than in seedlings ( ФST = 0.03). The discriminant analysis of principal components detected four genetic clusters and the Mantel test found a weak but significant isolation by distance pattern ( r2 = 0.05, p = 0.002). Sixteen percent of genetic variation was explained by the spatial component according to the genetic neighborhood analysis. And the effect of three landscape features, i.e., elevation, aspect (sine and cosine), and land use, explored with ResistanceGA, detected that land use significantly restricts gene flow between populations, mostly in the farming category. This study emphasizes the critical role of preserving forest cover to maintain connectivity among remnants of P. leiophylla. Insights of this study will contribute to the conservation of conifers in Mexican temperate forests, especially within landscapes heavily altered by human activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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