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Enregistrement W2100270946 · doi:10.1111/j.1600-0706.2009.17498.x

Limitation of population recovery: a stochastic approach to the case of the emperor penguin

2009· article· en· W2100270946 sur OpenAlexfundno aff
Stéphanie Jenouvrier, Christophe Barbraud, Henri Weimerskirch, Hal Caswell

Notice bibliographique

RevueOikos · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolar Knowledge CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPopulationEcologyEmperorPopulation modelPopulation growthPopulation sizeBiologyEcosystemRegime shiftDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major population crashes due to natural or human‐induced environmental changes may be followed by recoveries. There is a growing interest in the factors governing recovery, in hopes that they might guide population conservation and management, as well as population recovery following a re‐introduction program. The emperor penguin Aptenodytes forsteri population in Terre Adélie, Antarctica, declined by 50% during a regime shift in the mid‐1970s, when abrupt changes in climate and ocean environment regimes affected the entire Southern Ocean ecosystem. Since then the population has remained stable and has not recovered. To determine the factors limiting recovery, we examined the consequences of changes in survival and breeding success after the regime shift. Adult survival recovered to its pre‐regime shift level, but the mean breeding success declined and the variance in breeding success increased after the regime shift. Using stochastic matrix population models, we found that if the distribution of breeding success observed prior to the regime shift had been retained, the emperor penguin population would have recovered, with a median time to recovery of 36 years. The observed distribution of breeding success after the regime shift makes recovery very unlikely. This indicates that the pattern of breeding success is sufficient to have prevented emperor penguin population recovery. The population trajectory predicted on the basis of breeding success agrees with the observed trajectory. This suggests that the net effect of any facors other than breeding success must be small. We found that the probability of recovery and the time to recovery depend on both the mean and variance of breeding success. Increased variance in breeding success increases the probability of recovery when mean success is low, but has the opposite effect when the mean is high. This study shows the important role of breeding success in determining population recovery for a long‐lived species and demonstrates that demographic mechanisms causing population crash can be different from those preventing population recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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