Quantifying partial migration with sex-ratio balancing
Notice bibliographique
Résumé
Partial migration, the phenomenon in which animal populations are composed of both migratory and nonmigratory individuals, is widespread among migrating animals. The proportion of migrants in these populations has direct influences on population genetics and dynamics, ecosystem dynamics, mating systems, evolution, and responses to environmental change, yet there are very few studies that measure the proportion of migrants. This is because existing methods to estimate the proportion of migrants are time-consuming and expensive. In this paper, we demonstrate a new method for estimating the proportion of migrants in a population based on sex ratio measurements. Many partially migratory taxa exhibit sex-biased migration or residency, and in these cases, the sex ratios of migrants and nonmigrants are fundamentally related to the proportion of migrants in the population. We define this relationship quantitatively and show how it can be used to infer the proportion of migrants in a population through a process we term “sex-ratio balancing”. We obtain Bayesian estimates of proportion of migrants and quantify the uncertainty in these estimates with highest posterior density intervals. Lastly, we validate the sex-ratio balancing approach with a Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha Walbaum in Artedi, 1792) data set. Sex-ratio balancing holds promise as a tool for quantifying partial migration and filling a key data gap about partially migratory taxa.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».