Data from: Local population collapse of Ross's and lesser snow geese driven by failing recruitment and diminished philopatry
Notice bibliographique
Résumé
We estimated survival and per capita production of young, as well as emigration and immigration, from 1997 to 2017 in Ross's goose Anser rossii and lesser snow goose Anser caerulescens caerulescens, which are sympatric species of migratory birds that nest in the central Canadian Arctic at one of the largest breeding colonies in North America. We formed age-structured integrated population models for each species that jointly analyzed live and dead encounter data as well as breeding adult population size and fecundity data to understand drivers of population dynamics. We compared the demography between species because both species increased during the 1990s and early 2000s yet thereafter snow geese declined, while Ross's geese continued to increase, then stabilized and similarly declined. Declines in Ross's and snow goose populations were caused by reduced per capita production of young, and juvenile survival, as well as increased adult and juvenile emigration. Stronger declines in juvenile survival in snow geese explain their earlier population decline compared to Ross's geese. Despite the divergence in population trends in Ross's and snow geese, we found strong synchrony in demographic rates which suggested substantial emigration from this colony and similar responses to environmental conditions. We provide a novel m-array implementation specific to a multi-state Burnham model which greatly improved computational efficiency and convergence of posterior estimates.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».