Demographic meta‐analysis: synthesizing vital rates for spotted owls
Notice bibliographique
Résumé
Summary Effective resource management ultimately influences vital rates of fecundity and survival for target species. Meta‐analysis can be used to combine results from multiple demographic studies replicated in time and space to obtain estimates of vital rates as well as metrics of population growth. Workshop formats were used to conduct meta‐analyses of mark–recapture experiments on spotted owlsStrix occidentalisin the western USA. The implied motivation for demographic studies of spotted owls has been that changes in vital rates and population growth, λ, reflect the success of conservation strategies, but how to interpret results may not be obvious. Demographic analysis is of little practical utility until vital rates can be linked to management. In the case of spotted owls, future meta‐analyses must focus on co‐variation between vital rates and habitat variables, and experiments will be necessary. Sensitivity of population growth to variation in vital rates is central to demographic analysis, but results must be interpreted cautiously because these sensitivities are not likely to identify the vital rates most responsible for variation in population size, and cannot reveal which vital rates will be most responsive to conservation investments. Difficulties in documenting dispersal seriously compromised estimates of juvenile survival and thereby biased estimates of λpmfrom a projection matrix, a problem that was resolved in later workshops by estimating λRJSdirectly using a reparameterized Jolly–Seber mark–recapture method. Several sources of bias for estimates of vital rates and λ were reviewed. Bias exists in meta‐analysis estimates of λ combined over spatial replicates because λ is a non‐linear function of vital rates. Bias also exists in estimates of average population growth where λtvaries over time. This problem can be reduced by calculating the geometric mean of λ. Research to measure biases associated with the estimation of vital rates and the selection of study areas will be necessary to validate meta‐analyses of demography for spotted owls. Synthesis and applications.Meta‐analysis is ideally suited to studies of the demography of long‐lived species because of the large areas involved, high costs for each individual study, and multiple jurisdictions within which the organisms occur. Mixed models selected using information–theoretic approaches provide a powerful way to combine research results from several studies in a meta‐analysis.
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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 | 0,034 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».