Where does environmental stochasticity most influence population dynamics? An assessment along a regional core‐periphery gradient for prairie breeding ducks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Geographical disparities in the effect of the environment on population dynamics have been shown to follow a core‐periphery gradient when peripheral populations are less abundant and occur in marginal habitat. Whether the gradient in environmental influence occurs in the absence of a gradient in abundance is not known. We tested whether duck populations on the periphery of their main breeding region were more strongly affected by environmental stochasticity and less abundant than at the core. Location The Prairie Pothole Region of central United States and Canada Methods We used the North American Waterfowl Breeding Population and Habitat Survey to model the dynamics of 10 duck species at 1059 sites spanning 1961–2012. We used the North American Breeding Bird Survey to measure abundance at the same sites, averaged over the same time span. We used structural equation models to characterize relationships among a site's distance from the regional centre, a site's abundance, and the degree to which a site's ducks were affected by environmental stochasticity. Results Environmental stochasticity never strongly contributed to population dynamics in the region's core. However, we did not find a linear increase in environmental stochasticity with increasing distance from the core. For seven species, we found that environmental stochasticty was stronger in sites of lower abundance. For only two species did average abundance decline from the region's core to periphery. Main conclusions Variability in the magnitude of environmental stochasticity follows coarse spatial differences in wetland productivity. Yet, among peripheral sites, the contribution of the environment to population dynamics varies, possibly reflecting the importance of the local environment and dispersal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».