Not all seabird species can overcome marine threats when predator removal at their colonies is prioritised
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seabirds are globally threatened. In the face of multiple threats, it is critical to understand how conservation strategies that mitigate one threat intersect with others to impact population viability. Marine threats, including pollution, climate change, and fisheries could derail gains to seabird populations resulting from arduous predator eradication efforts. However, this potentially negative effect is yet to be evaluated. We test whether mortality from marine threats can subvert the on-going recovery of 17 seabird species from 37 colonies on islands worldwide where predators were removed. We use demographic modelling to estimate potential adult mortality from fisheries, plastic ingestion, and climate change. For 82% of the species we examine, marine threats do not impede recovery following predator eradication. However, for six colonies of three species, Calonectris diomedea, C. borealis , and Ardenna carneipes , mortality from multiple marine threats may interrupt their recovery. Combining our demographic approach with comparative phylogenetic methods, we explore whether foraging niche, range, and morphometric traits inform the vulnerability to marine threats using an expanded dataset of 81 seabird species. Our analyses reveal surface filtering and pursuit diving species, and species with smaller at-sea distributions to be most vulnerable to declines due to multiple threats. However, these traits do not necessarily predict species’ vulnerability to marine threats in the absence of predators at nesting colonies, suggesting that shared traits may not be useful to infer vulnerability to multiple marine threats. Post-eradication monitoring to determine whether species require additional conservation management following predator eradication are essential in the face of intensifying pressures in the marine environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».