The combined effects of multiple stressors in an endangered, long‐lived species: Lessons learned and ways forward
Notice bibliographique
Résumé
Exploring solutions to expanding industrial activities and climate change requires assessments of the combined effects of multiple stressors on wildlife populations. We present a spatially explicit state-space model for the health, survival, reproduction, and somatic growth of individuals in a long-lived, wide-ranging species. The model is applied to critically endangered North Atlantic right whales (Eubalaena glacialis) to investigate the combined effects of three primary stressors affecting the species' viability: entanglements in fishing gear, vessel strikes, and prey availability. We estimate exposure to these stressors in space and time and assess how their effects may combine in the pathway from exposure to vital rates. Results suggest that changes in whale distribution after 2010 led to increased entanglement risk. Poorer prey conditions were associated with an increased effect of carrying fishing gear, but, overall, results on combined effects were not conclusive and depended on model formulation. We also incorporated the estimated effects of stressors into a population viability analysis to explore alternative scenarios of stressor reduction. This integrated analysis highlighted the importance of the declining trend in maximum body length and its effect on reproduction, in addition to the documented impact of entanglements on survival. Model development and application elucidated critical data needs and the influence of underlying mechanistic assumptions. Specifically, models for the combined effects of stressors hinge on the availability of extended longitudinal measurements of individual health and life history outcomes, extensive datasets on the spatiotemporal distribution of stressors, and information on individual space use affecting rates of exposure to stressors. Lessons from this data-rich case study will support the generalization of the modeling approach to other long-lived species where measuring the population-level consequences of multiple stressors directly is unfeasible.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».