Harvest and density‐dependent predation drive long‐term population decline in a northern ungulate
Notice bibliographique
Résumé
The relative effect of top-down versus bottom-up forces in regulating and limiting wildlife populations is an important theme in ecology. Untangling these effects is critical for a basic understanding of trophic dynamics and effective management. We examined the drivers of moose (Alces alces) population growth by integrating two independent sources of observations within a hierarchical Bayesian population model. We used one of the largest existing spatiotemporal data sets on ungulate population dynamics globally. We documented a 20% population decline over the period examined. There was negative density-dependent population growth of moose. Although we could not determine the mechanisms producing density-dependent suppression of population growth, the relatively low densities at which we documented moose populations suggested it could be due to density-dependent predation. Predation primarily limited population growth, except at low density, where it was regulating. After we simulated several harvest scenarios, it appeared that harvest was largely additive and likely contributed to population declines. Our results highlight how population dynamics are context dependent and vary strongly across gradients in climate, forest type, and predator abundance. These results help clarify long-standing questions in population ecology and highlight the complex relationships between natural and human-caused mortality in driving ungulate population dynamics.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».