Applying the Declining Population Paradigm: Diagnosing Causes of Poor Reproduction in the Marbled Murrelet
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We identified six approaches to diagnosing causes of population declines and illustrate the use of the most general one (“multiple competing hypotheses”) to determine which of three candidate limiting factors—food availability, nesting site availability, and nest predation—were responsible for the exceptionally poor reproduction of Marbled Murrelets ( Brachyramphus marmoratus ) in central California. We predicted how six attributes of murrelet demography, behavior, and physiology should be affected by the candidate limiting factors and tested predictions with field data collected over 2 years. The average proportion of breeders, as estimated with radiotelemetry, was low (0.31) and varied significantly between years: 0.11 in 2000 and 0.50 in 2001. Murrelets spent significantly more time foraging in 2000 than in 2001, suggesting that low food availability limited breeding in 2000. In 2001, 50% of radio‐marked murrelets nested and 67% of females were in breeding condition, suggesting that enough nest sites existed for much of the population to breed. However, rates of nest failure and nest predation were high (0.84 and 0.67–0.81, respectively) and few young were produced, even when a relatively high proportion of murrelets bred. Thus, we suggest that reproduction of Marbled Murrelets in central California is limited by food availability in some years and by nest predation in others, but apparently is not limited by availability of nesting sites. The multiple‐competing‐hypotheses approach provides a rigorous framework for identifying causes of population declines because it integrates multiple types of data sets and can incorporate elements of other commonly used approaches.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».