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Enregistrement W2773845804 · doi:10.1002/jwmg.21404

Integrated population models facilitate ecological understanding and improved management decisions

2017· article· en· W2773845804 sur OpenAlexafffund
Todd W. Arnold, Robert G. Clark, David N. Koons, Michael Schaub

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAythyaAnasWaterfowlPopulationEcologyAnatidaePopulation modelFecundityWildlifeHabitatPopulation ecologyPopulation sizeGeographyEnvironmental resource managementFisheryBiologyEnvironmental scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Integrated population models (IPMs) represent a formal statistical methodology for combining multiple data sets such as population counts, band recoveries, and fecundity estimates into a single unified analysis with dual objectives: better estimating population size, trajectory, and vital rates; and formally describing the ecological processes that generated these patterns. Although IPMs have been used in population ecology and fisheries management, their use in wildlife management has been limited. Data sets available for North American waterfowl are unprecedented in terms of time span (>60 years) and geographic coverage, and are especially well‐suited for development of IPMs that could improve the understanding of population ecology and help guide future harvest and habitat management decisions. In this overview, we illustrate 3 potential benefits of IPMs: integration of multiple data sources (i.e., population counts, mark‐recapture data, and fecundity estimates), increased precision of parameter estimates, and ability to estimate missing demographic parameters by reanalyzing results from a historical study of canvasbacks (Aythya valisineria). Drawing from our own published and unpublished work, we demonstrate how IPMs could be used to identify the critical vital rates that have had the greatest influence on population change in lesser scaup (Aythya affinis), evaluate potential mechanisms of harvest compensation for American black ducks (Anas rubripes), or prioritize the most appropriate places to conduct habitat management to benefit northern pintails (Anas acuta). Integrated population models provide a powerful platform for evaluating alternative hypotheses about population regulation and they have potential to advance the understanding of wildlife ecology and help managers make ecologically based decisions. © 2017 The Wildlife Society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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