Post‐catastrophe patterns of abundance and survival reveal no evidence of population recovery in a long‐lived animal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population catastrophes are widespread, unpredictable phenomena occurring in natural populations that have important, yet frequently underappreciated, consequences for persistence. As human impacts on ecosystems increase globally, the frequency of catastrophes is likely to rise as increasingly fragmented and depleted populations become more vulnerable. Species with slow life histories are expected to recover slowly from catastrophes because of their longer generation times, and assessing their population recovery requires data spanning long periods. We report results from a long‐term mark–recapture study of snapping turtles ( Chelydra serpentina ) in Algonquin Provincial Park, Ontario, that experienced a major mortality event from winter predation by river otters. We estimated abundance and survival of nesting females before, during, and 23 yr following the catastrophe. We built multistate mark–recapture models incorporating movement between sites, temporary emigration, and observation effects. We found that during the 3‐yr mortality event, abundance of nesting females declined by 39% overall, and by 49% at our focal nesting area. Apparent survivorship of nesting females during these three years fell from 0.94 before the mortality event to 0.76 at the focal site and 0.86 at adjacent nest sites. Survivorship over the following 23‐yr period averaged 0.972 and 0.940 at the two sampling areas. Despite high post‐catastrophe survivorship and connectivity with other populations, the population failed to recover, displaying consistently reduced abundances across 23 post‐catastrophe years. We discuss the relationship between life‐history attributes and the causes and consequences of local catastrophes and their conservation implications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».