Climate, trophic interactions, density dependence and carry‐over effects on the population productivity of a migratory Arctic herbivorous bird
Notice bibliographique
Résumé
Several driving forces can affect recruitment rates in bird populations. However, our understanding of climate‐induced effects or bottom–up vs top–down biological processes on breeding productivity typically comes from small‐scale studies, and their relative importance is rarely investigated at the population level. Using a 31‐year time series, we examined the effects of selected environmental parameters on the annual productivity of a key Arctic herbivore, the greater snow goose Anser caerulescens atlanticus . We determined the extent to which breeding productivity, defined as the percentage of juveniles in the fall population, was affected by 1) climatic conditions, 2) fluctuations in predation pressure caused by small rodent oscillations, and 3) population size. Moreover, we took advantage of an unplanned large‐scale manipulation (i.e. management action) to examine the potential non‐lethal carry‐over effects caused by disturbance on spring staging sites. The most parsimonious model explained 66% of the annual variation in goose productivity. The spring North Atlantic Oscillation and Arctic snow depth were the primary climatic parameters inversely affecting the production of juveniles, likely through bottom–up processes. Indirect trophic interactions generated by fluctuations in lemming abundance explained 18% of the variation in goose productivity (positive relationship). Mean temperature during brood‐rearing and disturbance on staging sites (carry‐over effects) were the other important factors affecting population recruitment. We observed a strong population increase, and found no evidence of density‐dependent effects. Spatially restricted studies can identify factors linking environmental parameters to local bird reproduction but if these factors do not act synchronously over the species range, they may fail to identify the relative importance of mechanisms driving large‐scale population dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».