Using local dispersal data to reduce bias in annual apparent survival and mate fidelity
Notice bibliographique
Résumé
In mark–recapture studies conducted on fixed-area study sites, apparent (or “local”) survival (ϕ) is the product of the probabilities of true survival (S) and site fidelity to the sampling area (F). If marked individuals permanently emigrate from the study site, apparent survival will be biased low relative to true survival. Similarly, estimates of mate fidelity will be biased high because site fidelity is typically higher for individuals that reunite with their previous mates than among pairs that divorce. Here, we develop a method for calculating site fidelity that takes plot boundaries into account, based on a dispersal model estimated from local movements within a fixed study site. We use dispersal estimates to adjust apparent survival and mate fidelity for the effects of short-distance movements out of a fixed area. We demonstrate our method with a retrospective analysis of a published study of 2 species of sandpipers breeding sympatrically at a field site in western Alaska. Estimates of survival probability increased by 0.01–0.03 for males and 0.07–0.08 for females in both species. The larger adjustments for females were expected based on their longer local dispersal movements. Adjusted mate fidelity estimates were lower than the original estimates by 0.04–0.07. Use of local movement data to estimate site fidelity cannot account for permanent emigration due to long-distance movements and, if such movements occur, our adjusted estimates of ϕ remain a function of true survival and site fidelity. Nevertheless, our method can reduce bias in demographic parameters resulting from local dispersal movements, improving estimates of annual survival and mate fidelity for use in demographic models.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».