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Enregistrement W4404240956 · doi:10.1101/2024.11.07.622462

Investigating the Role of Management Decisions in Subspecies Hybridization Across the Wild Turkey’s Range

2024· preprint· en· W4404240956 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda K. Beckman, Sarah A. Hamer, Gil G. Rosenthal, Leonard A. Brennan, Zach B. Hancock

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspeciesRange (aeronautics)GeographyBusinessEvolutionary biologyBiologyZoologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The expanded geographic range and recovery to millions of wild turkeys across the country would not have been possible without management actions that included introducing and translocating individuals. However, the range-wide genetic impact of management decisions on one of North America’s greatest conservation success stories remains unknown despite the potential economic impact as hunters seek out easily identifiable subspecies for grand slams. In this study, we used DNA extracted from hunter-collected feathers from 29 states and Ontario to investigate genetic differences among turkeys in their historic and introduced ranges. Additionally, we compiled state-level management data to investigate how different management decisions are associated with the amount of admixture among subspecies. We found no difference in the amount of admixture in the turkey’s historic range compared to the introduced range. However, management decisions like as the number of subspecies introduced and the number of unique source states resulted in an increased level of admixture detected, but there was no relationship in admixture and the number of unique relocated counties. This first investigation into the hybridization among subspecies of wild turkey provides evidence that individual state’s management actions have influenced the genetic makeup of subspecies in that state.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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