Sensitivity of multiple vital rates for ruffed grouse in the upper Great Lakes region
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of wildlife requires a full understanding of population dynamics and knowledge of potential drivers that influence population growth. The Ruffed Grouse (Bonasa umbellus) is a popular upland game bird widely distributed across the northern United States and Canada that has experienced population declines within portions of its range in response to forest maturation and habitat loss. Although the species has been extensively studied, few efforts have been made to synthesize demographic data into a sensitivity analysis to guide management actions. We reviewed the literature and compiled Ruffed Grouse vital rates from 14 field studies conducted across four decades (1982−2018) within the Upper Great Lakes region of Michigan, Minnesota, and Wisconsin, USA. We parameterized a deterministic matrix model to evaluate population dynamics and conducted sensitivity analyses to identify vital rates projected to have the greatest influence on the finite rate of population change (λ). Our modeling effort projected a stable but highly variable annual rate of population change (λ = 1.01; 95% CI = 0.88–1.14) for Ruffed Grouse in the Upper Great Lakes region. Stochastic rates of population change derived from spring drumming surveys (λ = 1.01; 95% CI = 0.61–1.45) and Christmas Bird Count surveys (λ = 0.99; 95% CI = 0.62–1.76) of the corresponding regional population provided validation of stable trends over the same time period as our demographic model. Prospective elasticities and variance-scaled sensitivities suggested λ would be greatly influenced by components of reproductive performance: nesting success, chick survival, and post-fledging juvenile survival. Retrospective analysis indicated that much of the overall variability in λ and annual productivity was also attributed to annual variation in nesting success. Management of this species has often focused on fall and overwinter survival, but population projection models provided little evidence that survival was the predominant factor affecting population growth of Ruffed Grouse in this region. A suite of confounding factors and demographic processes that drive population trends can differ significantly across a species’ range. In the Upper Great Lakes region, management efforts aimed at maximizing reproductive success would likely have the greatest potential influence on Ruffed Grouse population growth. Other types of systematic, regional survey data can also be useful for validating population trends derived from demographic modeling studies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».