Drivers of Seabird Population Recovery on New Zealand Islands after Predator Eradication
Notice bibliographique
Résumé
Eradication of introduced mammalian predators from islands has become increasingly common, with over 800 successful projects around the world. Historically, introduced predators extirpated or reduced the size of many seabird populations, changing the dynamics of entire island ecosystems. Although the primary outcome of many eradication projects is the restoration of affected seabird populations, natural population responses are rarely documented and mechanisms are poorly understood. We used a generic model of seabird colony growth to identify key predictor variables relevant to recovery or recolonization. We used generalized linear mixed models to test the importance of these variables in driving seabird population responses after predator eradication on islands around New Zealand. The most influential variable affecting recolonization of seabirds around New Zealand was the distance to a source population, with few cases of recolonization without a source population ≤25 km away. Colony growth was most affected by metapopulation status; there was little colony growth in species with a declining status. These characteristics may facilitate the prioritization of newly predator-free islands for active management. Although we found some evidence documenting natural recovery, generally this topic was understudied. Our results suggest that in order to guide management strategies, more effort should be allocated to monitoring wildlife response after eradication.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».