Urbanization drives genetic erosion and population structure in a historically connected carnivore population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urbanization is a dominant driver of habitat fragmentation globally, creating small, isolated wildlife populations vulnerable to accelerated genetic drift, reduced genetic diversity, and increased population differentiation. We investigated how urban development affects the genetic composition and structure of caracals ( Caracal caracal ) in Cape Town, South Africa using microsatellites and mitochondrial DNA sequence data. Sampling across four geographically disparate urban and rural populations revealed contrasting temporal patterns: mitochondrial markers indicated historical genetic connectivity among populations, while microsatellite data demonstrated recent genetic structuring driven primarily by urbanization. An extensively isolated urban population showed reduced allelic richness and pronounced genetic differentiation, reflecting urbanization as a strong barrier to gene flow. Within the isolated urban population, GPS-collared caracals demonstrated a degree of spatial genetic organization, with related individuals maintaining significantly higher home range overlap despite inhabiting a severely fragmented urban landscape. This kin-structured space use occurred despite caracals in the system having large home ranges compressed within a relatively small, isolated environment. Our findings reveal that urbanization has rapidly disrupted gene flow in this otherwise geographically widespread and adaptable carnivore, imposing a sufficient barrier to generate detectable genetic consequences within contemporary timeframes. The contrasting signals from historical versus contemporary molecular markers highlight urbanization’s role in fragmenting previously connected populations and demonstrates the value of multi-marker approaches for detecting anthropogenic impacts on wildlife populations. These results underscore urbanization’s capacity to rapidly alter population genetic dynamics, even in a highly mobile and adaptable carnivore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».