Modeling the population dynamics of lemon sharks
Notice bibliographique
Résumé
Long-lived marine megavertebrates (e.g. sharks, turtles, mammals, and seabirds) are inherently vulnerable to anthropogenic mortality. Although some mathematical models have been applied successfully to manage these animals, more detailed treatments are often needed to assess potential drivers of population dynamics. In particular, factors such as age-structure, density-dependent feedbacks on reproduction, and demographic stochasticity are important for understanding population trends, but are often difficult to assess. Lemon sharks ( Negaprion brevirostris ) have a pelagic adult phase that makes them logistically difficult to study. However, juveniles use coastal nursery areas where their densities can be high. Thus, we use a stage-structured, Markov-chain stochastic model to describe lemon shark population dynamics from a 17-year longitudinal dataset at a coastal nursery area at Bimini, Bahamas. We found that the interaction between delayed breeding and demographic stochasticity accounts for 33 to 49% of the variance. Demographic stochasticity contributed all random effects in this model, suggesting that the existence of unmodeled environmental factors may be driving the majority of interannual population fluctuations. In addition, we are able to use our model to estimate the natural mortality rate of older age classes of lemon sharks that are difficult to study. Further, we use our model to examine what effect the length of a time series plays on deciphering ecological patterns. We find that — even with a relatively long time series — our sampling still misses important rare events. Our approach can be used more broadly to infer population dynamics of other large vertebrates in which age structure and demographic stochasticity are important.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».