Variability, drivers, and utility of genetic diversity-area relationships in terrestrial vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining genetic diversity within and among populations is critical for conservation and a prominent goal of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. However, direct estimates of genetic diversity are unavailable for most species, and time and resources are insufficient to fill these substantial data gaps and meet conservation target timelines. Robust, proxy-based predictions of genetic diversity loss would therefore be valuable for conserving genetic diversity for the many species lacking DNA-based data. We evaluated one such approach, the Genetic Diversity Area Relationship (GDAR), which describes the relationship between genetic diversity and the geographic area occupied by a species. We estimated differences in genetic diversity relative to the size of sample area using 55 previously published datasets from 51 species and found that GDARs were highly variable across species and strongly dependent on population structure. The mean change in allele count relative to area sampled across all species did not predict genetic diversity differences for individual species well. Traits correlated with population structure explained little variation in the GDAR. Our findings suggest that using a single GDAR is not appropriate to predict genetic diversity loss for individual species following area loss. Further work is needed to identify accurate methods to estimate species-specific levels of genetic diversity decline with area without genetic data. Although the GDAR remains valuable to highlight likely global patterns and scales of genetic diversity loss across many species, our results suggest it is currently too inaccurate for species-specific use.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».