Conservation genetics of exploited Amazonian forest tree species and the impact of selective logging on inbreeding and gene dispersal in a population of Carapa guianensis
Notice bibliographique
Résumé
The Amazon region is one of the richest areas on the planet in terms of its biodiversity and natural resources. The large scale harvesting of trees in this region is a relatively new activity, and it is uncertain whether the exploitation of timber species will result in depletion of forest genetic resources. To examine this, I have assessed levels of inbreeding, gene flow, and genetic diversity in populations of Amazonian forest trees undergoing logging. Because of their high variability within populations, microsatellite genetic markers were chosen for the study, and it was verified through an initial sampling experiment that this class of markers is sufficiently stable within somatic tissue of large and long-lived trees such that population studies could be undertaken with them. By sampling adult trees and seed progenies at several microsatellite loci, high levels of gene flow and low levels of inbreeding were found within populations of Sextonia rubra and Carapa guianensis, two important insect-pollinated Amazonian forest tree species. Comparing seed progeny collected before versus after selective logging of a population of Carapa guianensis, no measurable evidence was found that that the population genetic dynamics is impacted by logging. In particular, levels of inbreeding, gene flow, and population substructure were the same before and after logging. Comparing different populations distributed over the Amazon basin, a phylogeographical structure in the chloroplast DNA of Carapa guianensis that corresponds to major tributaries of the Amazon river was discovered, suggesting that seed dispersal through rivers may contribute to genetic connectivity among populations. Overall, the results of this thesis suggest that the large effective population sizes, the high levels of gene flow, and the low levels of inbreeding in exploited Amazonian tree populations may allow them to counteract potential negative genetic impacts of selective logging, at least at the levels of harvesting carried out during this study, and for the Carapa guianensis population investigated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 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 ».