Stochastic and spatially explicit population viability analyses for an endangered freshwater turtle, <i>Clemmys guttata</i>
Notice bibliographique
Résumé
Over two thirds of the world’s turtle species are in decline as a result of habitat destruction and harvesting. Quantitative methods for predicting the risk of extinction of turtle populations are essential for status assessments and recovery planning. Spotted turtles ( Clemmys guttata (Schneider, 1792)) are considered vulnerable internationally, and endangered in Canada. We used population viability analysis to assess the risk of extirpation of a Georgian Bay, Ontario, population that has been under study since 1977 and of nine Ontario populations for which population size is known, and to examine the effects of dispersal between breeding ponds on population persistence. A simple stochastic model for the Georgian Bay population projected a 60% probability of extirpation in 100 years. A metapopulation model for the same study area projected an 18% probability of extirpation within 100 years, suggesting that dispersal between breeding ponds is important for population persistence. Spotted turtles at this relatively pristine site have a relatively high risk of extinction despite the absence of anthropogenic additive mortality. Probability of quasi-extinction as a result of stochasticity for the model simulating nine Ontario populations was low, but the probability of six or more of the nine known Ontario populations becoming extirpated within 100 years was 26%, indicating that recovery action is necessary to prevent decline of spotted turtles within the species’ Canadian range, which is restricted to Ontario.
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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 | 0,000 |
| 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 ».