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Enregistrement W4412015006 · doi:10.1002/eap.70067

Environmental drivers of productivity explain population patterns of an Arctic‐nesting bird across a half‐century

2025· article· en· W4412015006 sur OpenAlexafffund
Antti Piironen, Jeffrey M. Knetter, Kyle A. Spragens, Joshua L. Dooley, Vijay P. Patil, Eric T. Reed, Megan V. Ross, Daniel Gibson, Adam C. Behney, Mark J. Petrie, Todd A. Sanders, Mitch D. Weegman

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesArctic Goose Joint VentureWashington Department of Fish and WildlifeIdaho Department of Fish and GameU.S. Geological SurveyMassachusetts Department of Fish and GameColorado Parks and WildlifeCalifornia Department of Fish and WildlifeUniversity of Saskatchewan
Mots-clésFlywayPopulationArcticEcologyProductivityPopulation growthGeographyPopulation modelPopulation sizeBiologyDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint estimation of demographic rates and population size has become an essential tool in ecology because it enables evaluating mechanisms for population change and testing hypotheses about drivers of demography in a single modeling framework. This approach provides a comprehensive perspective on population dynamics and how animal populations will respond to global pressures in future years. However, long-term data for such analyses are often limited in quantity and quality. We developed an integrated population model combining data on demography and population size from nine different sources to understand the population ecology of the lesser snow goose (Anser caerulescens caerulescens) in the Pacific Flyway in North America from 1970 to 2022. We divided the flyway population into Wrangel Island and Western Arctic subpopulations and assessed demographic mechanisms for population change and environmental and anthropogenic drivers that influenced demography. During 1970-2022, the estimated spring population of snow geese in the Pacific Flyway increased from ~300,000 to ~2,300,000. Short-term changes in population growth rate were primarily driven by changes in productivity in the Western Arctic and productivity and immigration in Wrangel Island. Changes in hunting and natural mortality had less influence on short-term but likely contributed to the pronounced long-term population growth. Early snowmelt positively influenced per capita productivity in both regions, and warm, rainy weather during the non-breeding season was associated with high per capita productivity in the Western Arctic. In the Western Arctic, per capita productivity was negatively associated with population size, and adult natural mortality was positively associated with population size, indicating density-dependent regulation in this subpopulation. In Wrangel Island, warm weather in early fall decreased juvenile natural mortality. Our results demonstrate that per capita productivity and immigration, rather than adult survival, were the primary mechanisms of short-term population change in this long-lived species. Our results also indicate that environmental conditions and density-dependent effects can impact population dynamics more than harvest, even for a long-lived, commonly harvested species. We demonstrate that a warming climate can have multiple effects on demography, emphasizing the importance of assessing a variety of spatial and temporal factors when predicting how populations might respond to large-scale environmental changes. This emphasizes the importance of conservation plans that consider these environmental drivers, although this may complicate direct management of such populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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