Data from: Spatial familial networks to infer demographic structure of wild populations
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Notice bibliographique
Résumé
In social species, reproductive success and rates of dispersal vary among individuals resulting in spatially structured populations. Network analyses of familial relationships may provide insights on how these parameters influence population-level demographic patterns. These methods have however rarely been applied to genetically-derived pedigree data from wild populations. Here we use parent-offspring relationships to construct familial networks from polygamous boreal woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) in Saskatchewan, Canada, to inform recovery efforts. We collected samples from 933 individuals at 15 variable microsatellite loci along with caribou-specific primers for sex identification. Using network measures, we assess the contribution of individual caribou to the population with several centrality measures and then determine which measures are best suited to inform on the population demographic structure. We investigate the centrality of individuals from eighteen different local areas, along with the entire population. We found substantial differences in centrality of individuals in different local areas, that in turn contributed differently to the full network, highlighting the importance of analyzing networks at different scales. The full network revealed that boreal caribou in Saskatchewan form a complex, interconnected familial network, as the removal of edges with high betweenness did not result in distinct subgroups. Alpha, betweenness, and eccentricity centrality were the most informative measures to characterize the population demographic structure and for spatially identifying areas of highest fitness levels and family cohesion across the range. We found varied levels of dispersal, fitness and cohesion in family groups. Synthesis and applications: Our results demonstrate the value of different network measures in assessing genetically-derived familial networks. The spatial application of the familial networks identified individuals presenting different fitness levels, short and long-distance dispersing ability across the range in support of population monitoring and recovery efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 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 découle