What can optimized cost distances based on genetic distances offer? A simulation study on the use and misuse of <scp>ResistanceGA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Modelling population connectivity is central to biodiversity conservation and often relies on resistance surfaces reflecting multi-generational gene flow. ResistanceGA (RGA) is a common optimization framework for parameterizing these surfaces by maximizing the fit between genetic distances and cost distances using maximum likelihood population effect models. As the reliability of this framework has rarely been studied, we investigated the conditions maximizing its accuracy for both prediction and interpretation of landscape features' permeability. We ran demo-genetic simulations in contrasted landscapes for species with distinct dispersal capacities and specialization levels, using corresponding reference cost scenarios. We then optimized resistance surfaces from the simulated genetic distances using RGA. First, we evaluated whether RGA identified the drivers of the genetic patterns, that is, distinguished Isolation-by-Resistance (IBR) patterns from either Isolation-by-Distance or patterns unrelated to ecological distances. We then assessed RGA predictive performance using a cross-validation method, and its ability to recover the reference cost scenarios shaping genetic structure in simulations. IBR patterns were well detected and genetic distances were predicted with great accuracy. This performance depended on the strength of the genetic structuring, sampling design and landscape structure. Matching the scale of the genetic pattern by focusing on population pairs connected through gene flow and limiting overfitting through cross-validation further enhanced inference reliability. Yet, the optimized cost values often departed from the reference values, making their interpretation and extrapolation potentially dubious. While demonstrating the value of RGA for predictive modelling, we call for caution and provide additional guidance for its optimal use.
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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 ».