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Enregistrement W3138582612 · doi:10.1111/1365-2656.13474

Early warning indicators of population collapse in a seasonal environment

2021· article· en· W3138582612 sur OpenAlexafffund
Joseph B. Burant, Candace Park, Gustavo S. Betini, D. Ryan Norris

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensNature Conservancy of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPopulationHabitatAbundance (ecology)BiologyEcologyTraitSeasonal breederStressorReplicateWarning systemDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have demonstrated that generic statistical signals derived from time series of population abundance and fitness-related traits of individuals can provide reliable indicators of impending shifts in population dynamics. However, how the seasonal timing of environmental stressors influences these early warning indicators is not well understood. The goal of this study was to experimentally assess whether the timing of stressors influences the production, detection and sensitivity of abundance- and trait-based early warning indicators derived from declining populations. In a multi-generation, season-specific habitat loss experiment, we exposed replicate populations of Drosophila melanogaster to one of two rates of chronic habitat loss (10% or 20% per generation) in either the breeding or the non-breeding period. We counted population abundance at the beginning of each season, and measured body mass and activity levels in a sample of individuals at the end of each generation. When habitat was lost during the breeding period, declining populations produced signals consistent with those documented in previous studies. Inclusion of trait-based indicators generally improved the detection of impending population collapse. However, when habitat was lost during the non-breeding period, the predictive capacity of these indicators was comparatively diminished. Our results have important implications for interpreting signals in the wild because they suggest that the production and detection of early warning indicators depends on the season in which stressors occur, and that this is likely related to the capacity of populations to respond numerically the following season.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,815

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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