Changes in sea ice alter genetic structure of an iconic Arctic apex predator in less than three decades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is having profound effects on biodiversity and species distributions worldwide. Nowhere are these effects potentially more pronounced than in the Arctic, where warming is almost two times the global average, and where year-round sea ice extent has significantly decreased, affecting many ice-dependent species. The polar bear ( Ursus maritimus ) is a circumpolar, apex Arctic predator, a sentinel of climate change, and a symbol of conservation. It is of immense cultural and spiritual importance to Inuit peoples and is hunted across the Arctic. Declines in sea ice have caused habitat fragmentation and loss, disrupting movement and prey access, potentially altering genetic structure and influencing polar bear’s potential to persist. Using samples collected from 1997 to 2020 by Inuit across much of the Canadian Arctic, 322 genome-wide autosomal DNA markers specifically designed to quantify polar bear genetic structure and a very stringent spatial-temporal method, we compare polar bear spatial genetic structure and landscape features between two periods across a consistent distribution:1997–2008 and 2009–2020. We observe marked changes in spatial genetic structure across the Arctic Archipelago over just two decades, shifting the boundaries between polar bear genetic clusters by ∼250 km. Landscape resistance models reveal the importance of sea ice and land cover type for each period, with spatial lag models showing that genetic change is best predicted by sea ice shifts between periods. Our study reveals rapid changes in genetic structure of polar bears in the Canadian Arctic, helps to inform conservation and management, and offers insight on future polar bear persistence across its immense, remote distribution.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».