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Enregistrement W4410329666 · doi:10.1111/eva.70105

Contrasting Patterns of Raccoon (<i>Procyon lotor</i>) Spatial Population Genomics Throughout a Rabies Management Area in Eastern North America

2025· article· en· W4410329666 sur OpenAlexaffabout
Matthew W. Hopken, Clara P. Mankowski, Christine Thurber, Antoinette J. Piaggio, Kathleen M. Nelson, Richard B. Chipman, Zaid Abdo, Tore Buchanan, Ariane Massé, Amy T. Gilbert

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGouvernement du QuébecMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiological dispersalPopulationWildlifeBiologyPhylogeographyEcologySpatial ecologyGeographyRabiesWildlife managementDemographyPhylogenetic tree

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Wide‐ranging, generalist species provide both interesting and challenging opportunities for research questions focused on population structure. Their continuous distributions and ability to occupy diverse habitat types can obscure genetic signals of ancestry and geographic clustering. However, spatially informed population genetic approaches are notable for high‐resolution identification of geographic clusters that often elude more classical clustering models. The northern raccoon ( Procyon lotor ) is a broadly distributed species in North America, with populations in diverse habitats ranging from dense urban to rural landscapes. Wildlife management agencies have an interest in understanding raccoon ecology, given their propensity for human‐wildlife conflicts and zoonotic diseases. We combined samples from an extensive raccoon tissue repository with a RADcapture panel of 1000 microhaplotype loci to conduct spatial genetic analyses of raccoon populations in eastern North America. Our objective was to estimate patterns of genetic diversity on the landscape that may inform raccoon rabies management. Bayesian clustering analyses delineated multiple ancestry clusters that encompassed large areas across 22 US states and 2 Canadian provinces. We discovered a potential phylogeographic split between central and southern samples from those in the northeast region, which correlates with post‐Pleistocene recolonization detected in a multitude of species from the region. A finer scale structure was identified using spatially explicit analyses and demonstrated variable dispersal/gene flow patterns within specific regions. The Appalachian Mountain region restricted local connectivity among raccoons, while raccoon populations in central New York, the Ohio River Valley, southern Québec, and southern Alabama demonstrated high genetic connectivity. The results from this study highlight how raccoon ecology and historical biogeography can help contextualize contrasting hypotheses about the influence of landscape on raccoon movement patterns, which can inform management of zoonotic disease risks at regional scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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