Demographic consequences and conservation implications of intermittent breeding in the common eider and black-browed albatross
Notice bibliographique
Résumé
Modelling of populations and their components is central to theoretical and applied ecology, but the required demographic information is often unavailable or incomplete across the life cycle. Inferences drawn from models missing important life stages and/or population segments may be limited or flawed, with implications for conservation applications. The detailed data required for comprehensive models may be easiest to collect or access for abundant species, which are themselves often declining. This thesis contributes to population management for one such species (the common eider, Somateria mollissima) through data collation and population modelling. Chapter 2 presents a curated demographic database for this species, which should help to increase data re-use and act as a reference for the less-studied sea ducks. In Chapter 3, quantitative synthesis of this dataset presents global mean values for use in modelling, and uncovers a mismatch in study effort relative to influence on population dynamics. Breeding propensity (the probability of an adult individual attempting to breed in a given year) is proportionally understudied, and Chapter 4 identifies that the return to breeding after a period of non-breeding is a key life-stage transition which should be considered in future data collection and conservation interventions. In Chapter 5, a detailed individual-based dataset available for another long-lived marine bird (the black-browed albatross, Thalassarche melanophris) facilitates disaggregation of demographic parameter means, variances and covariances across different previous breeding states, revealing distinct ‘demographic profiles’ as an important source of heterogeneity within the population. Thus for both species, novel model formulations incorporate breeding propensity, a known knowledge gap in the demography and conservation of marine birds, to draw out its broader significance for our understanding of population dynamics and reproductive ecology.
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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 | 0,000 |
| 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 ».