Snow Avalanches and the Impact of Climate‐Linked Extreme Events on Mountain Wildlife Population Dynamics and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Climate is changing rapidly in mountain environments, giving rise to increasing variability in weather, incidence of extreme events, and alteration of the cryosphere. Natural hazards, such as snow avalanches, and the ecological communities they impact may be particularly sensitive to such change. While avalanches may impose both 'good' and 'bad' effects on mountain ecosystems, the direct impacts that lead to mortality have particularly important implications for future viability and resilience of slow-growing alpine wildlife populations. Here, we studied a sentinel species of coastal Alaskan mountain environments-the mountain goat (Oreamnos americanus) - using long-term field data from individually marked animals (600 individuals over 44 years) in a quantitative modeling framework to understand how avalanches influence demographic processes. Specifically, we developed and parameterized a sex- and age-specific population modeling approach to simulate the effects of avalanche-caused mortality on population growth rate (λ). We examined a range of ecologically relevant scenarios based on empirically observed states of avalanche-caused mortality. During years when avalanche impacts are severe, populations can experience significant additive mortality and population declines (up to 15%). Due to low reproductive rates, such impacts can lead to long demographic recovery times (up to 11 years, or ~1.5 mountain goat generations). Thus, during the course of a typical mountain goat lifetime, significant avalanche-linked perturbations can be expected to occur, suggesting that meaningful demographic signatures of avalanche impacts are generationally recurrent and routinely imbedded in population histories. From a conservation perspective, such impacts are striking and highlight the utility of employing a quantitative modeling approach to predict possible effects of avalanches and extreme events more broadly on mountain ungulate population dynamics and viability. Our work explicitly builds upon recent findings about the importance of avalanches on mountain-adapted animal populations and has implications for the cultural and ecological communities that depend on them.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».