Optimal conservation planning for migratory animals: integrating demographic information across seasons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation strategies for migratory animals are typically based on ad‐hoc or simple ranking methods and focus on a single period of the annual cycle. We use a density‐dependent population model to examine one‐time land purchase strategies for a migratory population with a breeding and wintering grounds. Under equal rates of habitat loss, we show that it is optimal to invest more, but never solely, in the habitat with the higher density dependence to habitat cost ratio. When there are two habitats that vary in quality within a season, the best strategy is to invest only in one habitat. Whether to purchase high‐ or low‐quality habitat depends on the general life history of the species and the ratio of habitat quality to habitat cost. When carry‐over effects are incorporated, it is almost always optimal to invest in high‐quality habitat during the season that produces the carry‐over effect. We apply this model to a threatened warbler population and show the optimal strategy is to purchase more breeding than wintering habitat despite the fact that breeding habitat is over ten times more expensive. Our model provides a framework for developing year‐round conservation strategies for migratory animals and has important implications for long‐term planning and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».