Variability in the impact of linear transportation infrastructures on gene flow in French wild ungulate populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Linear Transportation Infrastructures (LTIs) are among the largest factors responsible for landscape fragmentation, in turn increasing population isolation. In this context, studies have mainly focused on a single species’ response to barrier elements and mitigation thereof. Yet, the implementation of conservation strategies to restore landscape connectivity may be challenging when multi-specific responses are not measured and fully considered. Objectives We aimed to assess the effect of two different types of LTIs, a fenced highway and a navigation canal on gene flow in three ungulate species in Northeastern France. Methods We genotyped 98 red deer (C. elaphus), 120 wild boars (S. scrofa) and 140 roe deer (C. capreolus) with species-specific microsatellite markers from 3 sampling sites located on either side of both LTIs considered in the study area. We assessed the continuity of gene flow using Bayesian clustering methods and a mapping approach to determine inter-individual genetic dissimilarity in relation to landscape characteristics. Results Our study showed different impacts of LTIs on the gene flow of species belonging a priori to the same functional group. Genetic differentiation among red deer and wild boar sampling units was observed on either side of the highway, but no such differentiation was identified for roe deer. However, no genetic structuring was associated with the presence of the canal in any species. Conclusions The impact of LTIs on gene flow in large species results from the structural characteristics of the infrastructure, and our study shows that mitigation measures should consider species-specific behaviors to facilitate the use of crossing structures and thus ensure gene flow across ILTs.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».