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Enregistrement W7019245084

Genetic monitoring of at-risk species in Canada: an overview and a case study, the northern leopard frog (Lithobates pipiens) in Western Canada.

2022· dissertation· en· W7019245084 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic monitoringEndangered speciesGenetic diversityPopulationWildlifeConservation geneticsPopulation geneticsGenetic erosionWildlife conservation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic assessment and monitoring are critical in evaluating the success of conservation efforts for at-risk species. Genetic assessment can provide valuable information, such as identifying conservation management units and revising taxonomy, which can be used to improve population connectivity and perform translocations. Genetic monitoring helps quantify changes in gene frequencies over time, thus providing feedback for conservation management actions, particularly for at-risk species. In the first part of my thesis, I reviewed the status reports of 788 at-risk designatable units (DUs) listed by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada (COSEWIC), which were available up until 2019. My objectives were to evaluate how many Canadian at-risk species have 1) been genetically assessed and 2) undergone genetic monitoring. My results show that genetic data are available for 50% of DUs, although only 2% of them underwent genetic monitoring, and there is a significant taxonomic bias in the availability of genetic information, with mammals and fishes being over-represented and mosses being under-represented. In the second chapter, I investigated the population genetics of one such at-risk species, the northern leopard frog, Lithobates pipiens, which has undergone a rapid decline in the number of populations in western Canada, particularly in British Columbia and Alberta. The last published genetic research on the populations and DUs of the species in Canada was in 2008, and the Creston Valley population in British Columbia is the last remaining population in the Rocky Mountain DU at the most western limit of the species range. To understand changes in population genetics parameters over time, I compared current genetic diversity from four populations: Creston Valley, Drain K, Prince’s Spring, and Cypress Hills, with 1) data from the Wilson et al. study (2008) at the same locations and 2) the extinct population of Fort Steele, British Columbia. Furthermore, to assess changes in the genetic diversity of the Creston Valley population in British Columbia over time, allelic richness and expected heterozygosity of the population were compared at 3-time points using genotypes from 2000 (Hoffman and Blouin 2004), 2004 (Wilson et al. 2008), and 2019. My results show that the current populations of the species in western Canada are highly genetically differentiated from each other, that genetic diversity declines from east to west, and that the Creston Valley population has likely experienced a population bottleneck. Yet, genetic monitoring of the four northern leopard frog populations shows that both genetic diversity and structure had changed very little between 2004 and 2019. But there was evidence of decline in genetic diversity of Creston Valley population between 2000 and 2019, suggesting that genetic monitoring may need to occur over longer time frames in order to detect meaningful changes in genetic diversity. Overall, my results suggest that management plans and recovery strategies should include genetic data in the conservation of at-risk species. My work also contributes to the recovery efforts of the northern leopard frog, particularly in managing the Creston Valley population.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
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