Assigning Phenologically Asynchronous Moths to Source Populations Using Individual Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
The spruce budworm (Choristoneura fumiferana; SBW) is a periodically outbreaking forest insect pest that affects the boreal forests of North America through extensive defoliation and tree mortality. Causes of widespread spatial synchrony of SBW outbreaks remain a key question in the ecology and management of this species. While the Moran effect (correlated favourable environmental conditions) and density-dependent dispersal (from epicentres of demographic explosions) have been proposed and supported as drivers of synchronised outbreaks, the relative contribution of long-distance dispersal is still poorly understood. In this study, we use a novel approach to distinguish resident from migrant moths and to assign migrants to likely source clusters with the goal of better characterising regional dispersal. First, we characterise the genetic diversity and structure of resident SBW larvae and three phenologically separated groups of moths over one flight season using Genotyping-by-Sequencing. Then, using a novel machine learning approach, we assign putative migrants to their likely source populations. We hypothesised that migrant moths and resident larvae would be genetically distinct and could be assigned to source populations. Our findings revealed complex patterns of moth dispersal and population differentiation within a single season, including two spatially overlapping genetic clusters. We observed subtle but significant genetic differences between resident larvae and migrant moths, supporting the hypothesis that long-distance dispersal contributes to outbreak dynamics and synchrony. These insights enhance our understanding of SBW population dynamics and suggest that effective management strategies, such as the Early Intervention Strategy (EIS), must account for the role of dispersal in mitigating the detrimental effects of major outbreaks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».