Differing drivers of decline within a metapopulation has implications for future conservation
Notice bibliographique
Résumé
1. Researchers generally ascribe demographic drivers in a single or few sub-populations and presume they are representative. With this information, practitioners implement blanket conservation measures across metapopulations to reverse declines. However, such approaches may not be appropriate in circumstances where sub-populations are spatiotemporally segregated and exposed to different environmental variation. 2. The Greenland White-fronted Goose Anser albifrons flavirostris is an Arctic-nesting migrant that largely comprises two sub-populations (delineated by northerly and southerly breeding areas in west Greenland). The metapopulation has declined since 1999 but this trend is only mirrored in one sub-population and the causes of this disparity are unclear. Here we compare the drivers and trends of productivity in both sub-populations using population- and individual-level analysis. 3. We examined how temperature and precipitation influenced population-level reproductive success and whether there was a change in the relationship when metapopulation decline commenced. In addition we used biologging devices to reconstruct incubation events and modelled how phenology and environmental conditions influenced individual-level nest survival. 4. Correlations between reproductive success and temperature/precipitation on the breeding grounds have weakened for both sub-populations. This has resulted in lower reproductive success for the northerly, but not southerly breeding sub-population, which at the individual-level appears to be driven by lower in nest survival. Earlier breeding ground arrival and less precipitation during incubation increased nest survival in the northerly breeding population, while no factors examined were important for the southerly breeding sub-population. This suggests reproductive success is now driven by different factor(s) in the two sub-populations. 5. Demographic rates and their environmental drivers differ between the sub-populations examined here and consequently we encourage further decomposition of demography within metapopulations. This is important for conservation practitioners to consider as bespoke conservation strategies, targeting different limiting factors, may be required for different sub-population.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».