Predators and genetic fitness: key threatening factors for the conservation of a bettong species
Notice bibliographique
Résumé
Globally, many wildlife species are declining and an increasing number are threatened by extinction or are extinct. Active management is generally required to mitigate these trends and population viability analysis (PVA) enables different scenarios to be evaluated and informs management decisions. Based on population parameters obtained from a threatened bettong, the woylie (Bettongia penicillata ogilbyi), we developed and validated a PVA model. We identified the demographic and genetic responses to different threatening factors and developed a general framework that would facilitate similar work in other bettong species. The two main threatening processes are predation by introduced animals and its interaction with reduced fitness (e.g. due to inbreeding depression or a disease). Although predation alone can drive a decline in certain circumstances (e.g. when predation success is independent from prey population density), synergistically, predation and reduced fitness can be particularly relevant, especially for small populations. The minimum viable population size was estimated at 1000–2000 individuals. In addition, the models identified that research into age-specific mortality rates and predation rates by introduced animals should be the focus of future work. The PVA model created here provides a basis to investigate threatening processes and management strategies in woylie populations and other extant bettong species, given the ecological and physiological similarities among these threatened species.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».