Elephants inhabiting two forested sites in western Uganda exhibit contrasting patterns of species identity, density, and history of hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elephant populations across much of Africa face severe rates of decline due to poaching and habitat loss. The recent decision by the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) to separately list African forest ( Loxodonta cyclotis ) and savanna ( L. africana ) elephants on the IUCN Red List both highlights the different threats of extinction faced by these two species and emphasizes the need for genetic data to classify taxonomically undefined populations across the continent. This includes western Uganda – a region that harbors the largest known modern hybrid zone between the two species. We combined a new high-throughput amplicon sequencing (HTAS) approach with fecal DNA-based Capture Mark Recapture (CMR) analysis to infer the population sizes and species compositions of elephants living in two forests. We demonstrate that Kibale National Park hosts a relatively large elephant population (573 individuals, 95% CI: 410 to 916; 0.72 elephants/km 2 ) composed primarily of hybrids (81.5%) and savanna elephants (17.7%), while Bwindi Impenetrable National Park hosts a smaller population (96 individuals, 95% CI: 64 to 145; 0.29 elephants/km 2 ) composed of forest elephants (86.8%) and hybrids (13.2%). We then sequenced maternally inherited (mtDNA) and paternally inherited (AMELY) genetic markers and found that the two parks’ populations exhibit different patterns of sex-linked genetic variation. The contrasting patterns of species identity and genetic variation between these parks demonstrate different histories of hybridization and highlight the importance of site-specific monitoring where elephants are taxonomically undefined.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».