Extremes of snow and temperature affect patterns of genetic diversity and differentiation in the alpine butterfly <i>Parnassius smintheus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Weather is an important short-term, local driver of population size and dispersal, which in turn contribute to patterns of genetic diversity and differentiation within species. Climate change is leading to greater weather variability and more frequent extreme weather events. While the effects of long-term and broad-scale mean climate conditions on genetic variation are well studied, our understanding of the effects of weather variability and extreme conditions on genetic variation is less developed. We assessed the influence of temperature and snow depth on genetic diversity and differentiation of populations of the alpine butterfly, Parnassius smintheus. We examined the relationships between a suite of variables, including those representing extreme conditions, and population-level genetic diversity and differentiation across 1453 single nucleotide polymorphisms, using both linear and gravity models. We additionally examined effects of land cover variables known to influence dispersal and gene flow in this species. We found that extreme low temperature events and the lowest recorded mean snow depth were significant predictors of genetic diversity. Extreme low temperature events, mean snow depth and land cover resistance were significant predictors of genetic differentiation. These results are congruent with known effects of early winter weather on population size and habitat connectivity on dispersal in P. smintheus. Our results demonstrate the potential for changes in the frequency or magnitude of extreme weather events to alter patterns of genetic diversity and differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».