Influence du paysage sur la structure génétique des populations de ratons laveurs (Procyon lotor) dans le sud du Québec
Bibliographic record
Abstract
La rage du raton laveur (Procyon lotor) est une zoonose particulièrement préoccupante, car son principal vecteur est souvent retrouvé à proximité des milieux urbains et, par conséquent, les risques de transmission de la rage par contact avec les humains ou les animaux domestiques sont accrus. La compréhension de la dynamique des mouvements des hôtes associés à des maladies infectieuses ainsi que l'identification des barrières naturelles à la migration des hôtes et au flux de gènes sont essentielles au développement de stratégies efficaces de contrôle. Au Québec, une centaine de cas de rage du raton laveur ont été détectés à l'est de la rivière Richelieu depuis 2006, ce qui porte à croire que la structure de paysage de cette région pourrait être une barrière au mouvement de ce mammifère. L'objectif principal de cette étude est d'identifier la structure génétique des populations de ratons laveurs au Québec et de déterminer les barrières potentielles au flux génique. Pour ce faire, mon projet de recherche explore la structure génétique des ratons laveurs à l'aide de 10 marqueurs microsatellites sur une zone d'étude de 21 300 km[indice supérieur 2] dans le Sud du Québec, au Canada. Les résultats indiquent une valeur de différenciation génétique (Fst) de 0,009 entre les individus à l'est et les individus à l'ouest de la rivière Richelieu. La rivière semble être l'élément du paysage à l'origine de cette différenciation chez cette espèce et principalement chez les femelles. L'étude a également permis de mettre en évidence le facteur d'isolement par la distance à grande échelle entre les populations du Québec et également que l'île d'Orléans présente une richesse allélique faible en comparaison aux autres sites étudiés, ce qui suggère la présence d'un effet fondateur à cet endroit. En conclusion, mes travaux suggèrent que certaines rivières, en fonction de plusieurs facteurs comme leur largeur ou leur débit, peuvent être intégrées dans le cadre d'un plan de lutte contre la propagation de la rage. Ces rivières peuvent agir comme barrières naturelles, mais doivent être utilisées avec précaution, car elles ne sont pas complètement imperméables aux mouvements des individus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".