Establishing Bayesian priors for natural mortality rate in carnivore populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In managed carnivore populations, natural mortality rate (d) is difficult to estimate directly, and context‐specific data are typically weakly informative about it. Nevertheless, natural mortality is potentially an important component of total mortality, particularly if additive to harvest or culling mortality. The natural mortality rate exhibits allometric or life‐history relationships that are invariant across diverse taxonomic groups, and it is valuable to derive estimates on this basis to serve as priors in later Bayesian models, steering parameter uncertainty towards biologically plausible values, and leading to more reliable model predictions and improved management recommendations. We used Bayesian hierarchical modeling and data from the literature to establish informative priors for instantaneous d as predictions scaled from body mass or maximum age. Posterior mean estimates of the scaling parameters of these models were −0.27 (body mass) and −1.07 (maximum age), respectively, conforming to expected values of −0.25 and −1.00. Direct estimates of d from published studies of coyotes (Canis latrans) in southern Texas, fisher (Pekania pennanti) in Sierra Nevada, and slender mongoose (Galerella sanguinea) in the Kalahari Desert were within the credible intervals of predictions for d using both models. We also compared survivorship curves based on model predictions with observed survivorship of red fox (Vulpes vulpes) from a variety of studies in Britain, among which intensity of culling varied markedly. Across all species, there was better support for the d prediction from maximum age, than from body mass. We thus recommend use of maximum age data to establish informative priors for d where possible. Posterior median predictions of d from maximum age were within 0.01–0.14/year of the direct estimates, whereas the differences between direct estimates and predictions from body mass were 0.04–0.27/year. Sensitivity analysis showed trivial effects of between‐sex differences in body mass, and age‐specific mortality, on predictions of d. Differences between body mass and maximum age model predictions were attributed to the relative importance of intrinsic and extrinsic mortality factors in the 2 approaches (i.e., maximum age predictions allowed for extrinsic factors to affect predicted mortality). © 2018 The Wildlife Society.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».