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Enregistrement W6892248364 · doi:10.5061/dryad.kd51c5b3w

High site fidelity does not equate to population structure for common goldeneye and Barrow’s goldeneye in North America.

2020· dataset· en· W6892248364 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic structureGene flowPopulationEffective population sizePopulation geneticsDemographic historyPhylogeographyGenetic divergence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delineation of population structure provides valuable information for conservation and management of species, as levels of demographic and genetic connectivity not only affect population dynamics but also have important implications for adaptability and resiliency of populations and species. Here, we measure population genetic structure and connectivity across the respective ranges of two sister species of Goldeneye, Barrow’s Goldeneye (Bucephala islandica) and Common Goldeneye (B. clangula). We use two different marker types: 7 nuclear microsatellite loci assayed across 229 samples and 3,678 double digest Restriction-site Associated DNA Sequencing (ddRAD-seq) loci assayed across 61 samples. First, both datasets failed to uncover genetic structure within Common or Barrow’s Goldeneye, including between North American and European samples of Common Goldeneye. These results are in contrast with previous mitochondrial DNA, band recovery, and telemetry data which suggests that goldeneyes are structured across their range. We posit that the discordance between autosomal genetic markers and other data types suggests that males, possibly subadult males, may be maintaining genetic connectivity across each species’ respective ranges. Next, although inter-specific brood parasitism was expected to cause some level of gene flow, we only identified a single F1 hybrid with no further evidence of contemporary or historical gene flow. Despite ddRAD-seq demographic analyses which recovered an optimum evolutionary model of split with migration (i.e., secondary contact), estimates of gene flow were <<1 migrant per generation in both directions. Together, we conclude that either strong ecological barriers or assortative mating are likely playing a role in preventing further backcrossing. Finally, demographic analyses estimated a relatively deep divergence time between Barrow’s Goldeneye and Common Goldeneye of ~1.6 million years before present and that the genomes of both species have been under similar evolutionary constraints.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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