Mountaintop removal mining alters stream salamander population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Population dynamics are often tightly linked to the condition of the landscape. Focusing on a landscape impacted by mountaintop removal coal mining ( MTR ), we ask the following questions: (1) How does MTR influence vital rates including occupancy, colonization and persistence probabilities, and conditional abundance of stream salamander species and life stages? (2) Do species and life stages respond similar to MTR mining or is there significant variation among species and life stages? Location Freshwater and terrestrial habitats in Central Appalachia (South‐eastern Kentucky, USA ). Methods We conducted salamander counts for three consecutive years in 23 headwater stream reaches in forested or previously mined landscapes. We used a hierarchical, N‐mixture model with dynamic occupancy to calculate species‐ and life stage‐specific occupancy, colonization and persistence rates, and abundance given occupancy. We examined the coefficients of the hierarchical priors to determine population variation among species and life stages. Results Over 3 years, reference sites had greater salamander abundances and were occupied at a much higher rate than streams impacted by MTR . At sites impacted by MTR mining, most salamander species and life stages exhibited reduced initial occupancy, colonization rates, persistence rates and conditional abundance relative to reference stream reaches. Furthermore, the rates in MTR sites showed low variance, reinforcing that species and life stages were responding similar to MTR . Main conclusions Salamander populations in landscapes modified by MTR mining exhibited significantly reduced vital rates compared to reference sites. Yet, similarity in responses across species suggests that management or restoration may benefit the entire salamander assemblage. For example, reforestation could reduce landscape resistance, repair altered hydrologic regimes and allow for higher rates of colonization and persistence in streams impacted by MTR .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».