Accounting for Fitness: Combining Survival and Selection when Assessing Wildlife-Habitat Relationships
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the viability of a population requires understanding of the resources used by animals to determine how those resources affect long-term population persistence. To understand the true importance of resources, one must consider both selection (where a species occurs) and fitness (reproduction and survival) associated with the use of those resources. Failure to do so may result in incorrect assessments of habitat quality and inappropriate management activities. We illustrate the importance of considering both occurrence and fitness metrics when assessing habitat requirements for the endangered greater sage-grouse in Alberta, Canada. This population is experiencing low recruitment, so we assess resource use during the brood-rearing period to identify management priorities. First, we develop logistic regression occurrence models fitted with habitat covariates. Second, we use proportional hazard survival analysis to assess chick survival (fitness component) associated with habitat and climatic covariates. Sage-grouse show strong selection for sage-brush cover at both patch (smaller) and area (larger) spatial scales, and weak selection for forbs at the patch scale only. Drought conditions based on an index combining growing degree days and spring precipitation strongly reduced chick survival. While hens selected for taller grass and more sage-brush cover, only taller grass cover also enhanced chick survival. We show that sage-grouse may not recognize all ecological cues that enhance chick survival. Management activities targeted at providing habitats that sage-grouse are likely to use in addition to those that enhance survival are most likely to ensure the long-term viability of this population. Our techniques account for both occurrence and fitness in habitat quality assessments and, in general, the approach should be applicable to other species or ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».