Black-swan events in animal populations
Notice bibliographique
Résumé
Black swans are improbable events that nonetheless occur-often with profound consequences. Such events drive important transitions in social systems (e.g., banking collapses) and physical systems (e.g., earthquakes), and yet it remains unclear the extent to which ecological population numbers buffer or suffer from such extremes. Here, we estimate the prevalence and direction of black-swan events (heavy-tailed process noise) in 609 animal populations after accounting for population dynamics (productivity, density dependence, and typical stochasticity). We find strong evidence for black-swan events in [Formula: see text]4% of populations. These events occur most frequently for birds (7%), mammals (5%), and insects (3%) and are not explained by any life-history covariates but tend to be driven by external perturbations such as climate, severe winters, predators, parasites, or the combined effect of multiple factors. Black-swan events manifest primarily as population die-offs and crashes (86%) rather than unexpected increases, and ignoring heavy-tailed process noise leads to an underestimate in the magnitude of population crashes. We suggest modelers consider heavy-tailed, downward-skewed probability distributions, such as the skewed Student [Formula: see text] used here, when making forecasts of population abundance. Our results demonstrate the importance of both modeling heavy-tailed downward events in populations, and developing conservation strategies that are robust to ecological surprises.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».