Spring weather influences breeding propensity, the most important productivity component for Arctic-nesting lesser snow geese
Notice bibliographique
Résumé
Animal reproduction is composed of several stages, which collectively determine overall productivity. Yet, it is not fully understood how different productivity components contribute to population change. To bridge this gap, we leveraged integrated population modelling and transient life-table response experiments, together with population-level data on lesser snow geese ( Anser caerulescens caerulescens ) breeding on Wrangel Island, Russia, from 1970 to 2022. We assessed contributions of breeding propensity, clutch size, nest success, egg survival, hatching success and pre-fledging survival to population change, and tested hypotheses about the effects of environmental drivers and density dependence on different components. Breeding propensity contributed the most to variation in population growth, followed by nest success. These two components were negatively affected by the timing of snow melt. We found no overall deleterious effects of climate change on productivity. Density dependence had a positive effect on multiple productivity components, likely through predator swamping. Our results show the importance of breeding propensity to the population dynamics of this long-lived animal, which is notable because this productivity component is often overlooked. Our results also demonstrate that the effects of environmental conditions and density dependence can differ among animal populations of different sizes, locations and life histories.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».