Projecting long‐term impacts of a mortality event on vertebrates: incorporating stochasticity in population assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildlife managers must be able to assess the long‐term, population‐wide impacts of mortality events on long lived vertebrates, taking into account the stochastic nature of population fluctuations. Here, we present a case study of the potential impacts on Western gulls ( Larus occidentalis ) of a single, non‐target mortality event, potentially resulting from exposure to rodenticide directed at eradicating house mice ( Mus musculus ) on the Farallon Islands National Wildlife Refuge. Firstly, we conducted a population viability analysis based on over 25 yr of Farallon Western gull demographic data to model future population trends under varying environmental conditions. Future population trends for Farallon Western gulls, independent of any potential mouse eradication‐related mortality, depend on the frequency of years with near‐failure in reproductive success, as was observed in 2009, 2010, and 2011. We modeled population trends under three environmental scenarios defined by the probability of near‐failure in future breeding: optimistic (probability of near‐failure = 0.0), realistic (probability = 0.115), or pessimistic (probability = 0.25). Secondly, we determined the maximum level of additional mortality, C , that would result in a population outcome distribution that cannot be effectively distinguished from a no additional mortality scenario after 20 yr (defined as 95% overlap in the two frequency distributions). We determined the threshold of detection to be an additional mortality of 3.3% beyond normally observed levels under the realistic scenario, 2.8% under the optimistic scenario, and 4.2% under the pessimistic scenario. Results demonstrate that the greater the background stochasticity, the greater C must be to be able to discriminate a long‐term effect of the mortality event against the backdrop of environmental variability. We demonstrate that incorporation of stochasticity is critical for evaluating one‐time mortality events given the high degree of variability characterizing many ecosystems; deterministic projections alone may provide poor guidance. While the need to account for stochasticity in Population Viability Analysis models is well established, this study is innovative in addressing how to evaluate a future or retrospective one‐time mortality event in the context of stochasticity. Our approach can help resource managers' plan for both best‐case and worst‐case scenarios when evaluating impacts of mortality events.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».