Evidence for synergistic cumulative impacts of marking and hunting in a wildlife species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nonadditive effects from multiple interacting stressors can have unpredictable outcomes on wildlife. Stressors that initially have negligible impacts may become significant if they act in synergy with novel stressors. Wildlife markers can be a source of physiological stress for animals and are ubiquitous in ecological studies. Their potential impacts on vital rates may vary over time, particularly when changing environments impose new stressors. In this study, we evaluated the temporal changes in the combined impact of two stressors, one constant (collar marking) and another one variable over time (hunting intensity), in greater snow geese ( Anser caerulescens atlantica ). Over a 30‐year period (1990–2019), hunting regulations were liberalized twice, in 1999 and 2009, with the instauration of special spring and winter hunting seasons respectively. We evaluated the effect of collars on goose survival through this period of changing hunting regulations. We compared annual survival of >20,000 adult females marked with and without neck collars using multi‐event capture–recapture models, and partitioned hunting from nonhunting mortality. Survival of geese marked with or without collars was similar in 1990–1998, before hunting regulations were liberalized (average survival [95% CI]: 0.87 [0.86, 0.89]). However, absolute survival of collared geese was 0.05 [0.03, 0.07] lower than that of noncollared geese between 1999 and 2009, and 0.12 [0.09, 0.15] lower after hunting regulations were liberalized further in 2009. Hunting and nonhunting mortality probabilities were both higher in collared birds compared to those without collars. The interaction between the effects of collars and hunting was synergistic because collars affected survival only after the hunting pressure increased significantly. These cumulated stresses probably reduced goose body condition sufficiently to increase their vulnerability to multiple sources of 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».