Life-cycle analysis of an endangered migratory goose to assess the impact of conservation actions on population recovery
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the effectiveness of conservation actions is challenging for migratory species because a population can be impacted anywhere along its route. Conservation actions for the critically endangered Fennoscandian lesser white-fronted goose population include culling of red foxes in the breeding area and habitat improvements and reduction of illegal hunting in the non-breeding areas. One goal of the predator control strategy is to prevent adult birds from using an autumn migration route through western Asia, where mortality is believed to be higher than on the migration route through eastern Europe. We used 23 years of count data obtained at different staging areas to parameterize a seasonal state-space model describing the full-annual cycle dynamics of this population and evaluate whether the recent population recovery was linked to these conservation efforts. The results did not provide evidence that predator control influenced population recovery, as survival on the European route did not appear higher than on the allegedly riskier Asian route. However, adult survival at staging areas on both routes and at wintering sites may have improved in the last decade, suggesting a positive effect of the other conservation initiatives. These results emphasize the importance of including the non-breeding dynamics in population assessments of migratory species and highlight the challenge of evaluating the efficacy of separate conservation actions when a proper experimental design is unfeasible. Our study, which is a unique case of cross-national, coordinated conservation efforts, exemplifies how to model complex population dynamics to assess the influence of costly conservation initiatives.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».