Exploring contemporary and historic effective population sizes in Atlantic beluga whale populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ongoing global environmental changes will require animals to adapt to new conditions, as their necessary resources for survival may shift or decline. Understanding population dynamics in wildlife informs conservation strategies by providing context for genetic diversity and current population abundances. Here, we use whole genome data to reconstruct past demographic trends and estimate contemporary effective population sizes in the beluga whale ( Delphinapterus leucas ), an Arctic endemic species with significant cultural importance, that is an integral part of the marine ecosystem along the Canadian coast. In line with previous work, we identified six genetic populations: 1) St. Lawrence Estuary, 2) Eastern High Arctic, 3) James Bay, 4) Cumberland Sound, 5) Hudson Bay-Strait Complex and 6) Little and Great Whale Rivers. Demographic history in the deep (up to 1,000,000 years) past revealed all but the Hudson Bay-Strait Complex population declined in effective population sizes following the last glacial period. Within the last several centuries, the Eastern High Arctic and Hudson Bay-Strait Complex populations have shown evidence for an increase in effective population size and have contemporary estimates greater than 2,000. The other four populations have contemporary estimates below 400. The very low effective population size estimates in Cumberland Sound, Little and Great Whale Rivers and James Bay, as well as the high inbreeding in the St. Lawrence Estuary indicate that these populations are in need of protective measures for long-term sustainability. These results have advanced our understanding of the dynamics of beluga genetics across eastern Canada and provide valuable metrics for conservation strategies.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».