Estimating survival in the Apennine brown bear accounting for uncertainty in age classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For most rare and elusive species, estimating age‐specific survival is a challenging task, although it is an important requirement to understand the drivers of population dynamics, and to inform conservation actions. Apennine brown bears Ursus arctos marsicanus are a small, isolated population under a severe risk of extinction, for which the main demographic mechanisms underlying population dynamics are still unknown, and population trends have not been formally assessed. We present a 12‐year analysis of their survival rates using non‐invasive genetic sampling data collected through four different sampling techniques. By using multi‐event capture–recapture models, we estimated survival probabilities for two broadly defined age classes (cubs and older individuals), even though the age of the majority of sampled bears was unknown. We also applied the Pradel model to provide a preliminary assessment of population trend during the study period. Survival was different between cubs [ ϕ = 0.51, 95% CI (0.22, 0.79)], adult males [ ϕ = 0.85, 95% CI (0.76, 0.91)] and adult females [ ϕ = 0.92, 95% CI (0.87, 0.95)], no temporal variation in survival emerged, suggesting that bear survival remained substantially stable throughout the study period. The Pradel analysis of population trend yielded an estimate of λ = 1.009 [SE = 0.018; 95% CI (0.974, 1.046)]. Our results indicate that, despite the status of full legal protection, the basically stable demography of this relict population is compatible with the observed lack of range expansion, and that a relatively high cub mortality could be among the main factors depressing recruitment and hence population growth.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».