Annual adult survival drives trends in Arctic-breeding shorebirds but knowledge gaps in other vital rates remain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation status and management priorities are often informed by population trends. Trend estimates can be derived from population surveys or models, but both methods are associated with sources of uncertainty. Many Arctic-breeding shorebirds are thought to be declining based on migration and/or overwintering population surveys, but data are lacking to estimate the trends of some shorebird species. In addition, for most species, little is known about the stage(s) at which population bottlenecks occur, such as breeding vs. nonbreeding periods. We used previously published and unpublished estimates of vital rates to develop the first large-scale population models for 6 species of Arctic-breeding shorebirds in North America, including separate estimates for 3 subspecies of Dunlin. We used the models to estimate population trends and identify life stages at which population growth may be limited. Our model for the arcticola subspecies of Dunlin agreed with previously published information that the subspecies is severely declining. Our results also linked the decline to the subspecies’ low annual adult survival rate, thus potentially implicating factors during the nonbreeding period in the East Asian–Australasian Flyway. However, our trend estimates for all species showed high uncertainty, highlighting the need for more accurate and precise estimates of vital rates. Of the vital rates, annual adult survival had the strongest influence on population trend in all taxa. Improving the accuracy, precision, and spatial and temporal coverage of estimates of vital rates, especially annual adult survival, would improve demographic model-based estimates of population trends and help direct management to regions or seasons where birds are subject to higher mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».