Estimating Allee Dynamics before They Can Be Observed: Polar Bears as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Allee effects are an important component in the population dynamics of numerous species. Accounting for these Allee effects in population viability analyses generally requires estimates of low-density population growth rates, but such data are unavailable for most species and particularly difficult to obtain for large mammals. Here, we present a mechanistic modeling framework that allows estimating the expected low-density growth rates under a mate-finding Allee effect before the Allee effect occurs or can be observed. The approach relies on representing the mechanisms causing the Allee effect in a process-based model, which can be parameterized and validated from data on the mechanisms rather than data on population growth. We illustrate the approach using polar bears (Ursus maritimus), and estimate their expected low-density growth by linking a mating dynamics model to a matrix projection model. The Allee threshold, defined as the population density below which growth becomes negative, is shown to depend on age-structure, sex ratio, and the life history parameters determining reproduction and survival. The Allee threshold is thus both density- and frequency-dependent. Sensitivity analyses of the Allee threshold show that different combinations of the parameters determining reproduction and survival can lead to differing Allee thresholds, even if these differing combinations imply the same stable-stage population growth rate. The approach further shows how mate-limitation can induce long transient dynamics, even in populations that eventually grow to carrying capacity. Applying the models to the overharvested low-density polar bear population of Viscount Melville Sound, Canada, shows that a mate-finding Allee effect is a plausible mechanism for slow recovery of this population. Our approach is generalizable to any mating system and life cycle, and could aid proactive management and conservation strategies, for example, by providing a priori estimates of minimum conservation targets for rare species or minimum eradication targets for pests and invasive species.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».