High early embryo mortality and low hatching success observed in Aldabra giant tortoise populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In long-lived species, logistical constraints often limit monitoring to adult population censuses, potentially generating data that is biased towards older, more discernible individuals, and obscuring problems occurring at early life stages. Since adult populations of long-lived species can persist for decades despite reduced productivity, declines driven by reproductive failure may remain undetected until sudden population collapses occur. We present preliminary data on fertilisation success, early embryo survival, and hatching success, across one natural and five translocated populations of Aldabra giant tortoises ( Aldabrachelys gigantea ) in the Seychelles. Of 317 eggs from 24 clutches, only 16% successfully hatched. Most failed eggs (97%) were undeveloped, and using recently developed microscopic methods to assess egg fertility, we provide the first population-level comparisons of fertilisation and hatching outcomes for this species. Although sample sizes are limited, our results consistently indicate low and variable hatching success across populations, driven primarily by embryo mortality. Complete clutch failure was common (67%), and among clutches that did experience some degree of hatching success, early embryo mortality was still prevalent. Hatching rates were markedly reduced in translocated populations (0-26%) compared to the natural Aldabra Atoll population (46%) and consistently fell below historical hatching rate estimates (60-80%) reported ∼50 years ago. Although preliminary, these data provide the most accurate estimates of fertility available for Aldabra giant tortoises, as well as the first reproductive success data for any translocated population and the first for Aldabra in the last five decades. Our findings highlight the limitations of relying solely on adult census data for threat assessments in long-lived species. We argue that it is essential to incorporate productivity metrics into monitoring frameworks to improve population vulnerability predictions and inform effective conservation management.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».