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Enregistrement W2904747538 · doi:10.1111/ele.13195

The diversity of population responses to environmental change

2018· letter· en· W2904747538 sur OpenAlexaff
Fernando Colchero, Owen R. Jones, Dalia A. Conde, David J. Hodgson, Felix Zajitschek, Benedikt R. Schmidt, Aurelio F. Malo, Susan C. Alberts, Peter H. Becker, Sandra Bouwhuis, Anne M. Bronikowski, Kristel De Vleeschouwer, Richard J. Delahay, Stefan Dummermuth, Eduardo Fernández‐Duque, John Frisenvænge, Martin Hesselsøe, Sam M. Larson, Jean‐François Lemaître, Jennifer L. McDonald, David A. Miller, Colin F.J. O’Donnell, Craig Packer, Becky E. Raboy, Chris Reading, Erik Wapstra, Henri Weimerskirch, Geoffrey M. While, Annette Baudisch, Thomas Flatt, Tim Coulson, Jean‐Michel Gaillard

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Institute on AgingNatural Environment Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMax-Planck-GesellschaftSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftZoological Society of LondonUniversity of PennsylvaniaLeakey FoundationWenner-Gren FoundationNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésFecundityPopulation growthVital ratesPopulationEcologyExtinction (optical mineralogy)BiologyClimate changeDemographyVariance (accounting)Population modelDependency ratioReproductive valueDemographic changeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current extinction and climate change crises pressure us to predict population dynamics with ever-greater accuracy. Although predictions rest on the well-advanced theory of age-structured populations, two key issues remain poorly explored. Specifically, how the age-dependency in demographic rates and the year-to-year interactions between survival and fecundity affect stochastic population growth rates. We use inference, simulations and mathematical derivations to explore how environmental perturbations determine population growth rates for populations with different age-specific demographic rates and when ages are reduced to stages. We find that stage- vs. age-based models can produce markedly divergent stochastic population growth rates. The differences are most pronounced when there are survival-fecundity-trade-offs, which reduce the variance in the population growth rate. Finally, the expected value and variance of the stochastic growth rates of populations with different age-specific demographic rates can diverge to the extent that, while some populations may thrive, others will inevitably go extinct.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations90
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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