A capture–recapture framework for combining biologging data with physical captures to decompose and estimate demographic rates: Simulations across life cycles and application to polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimating demographic rates of wild populations is critical to understanding their dynamics but can be challenging because large amounts of data are required, and parts of the life cycle of individuals may be unobserved. In numerous research programmes, capture–recapture (CR) data and biologging data are collected in parallel. The latter often contain information on individual state (e.g. alive/dead, breeding/non‐breeding), but this information is seldom combined with CR data. Here, we present a Bayesian multi‐event CR framework to combine biologging containing information on individual state with CR data. Because biologging can inform on unobservable life cycle events like early offspring mortality, it can allow decomposing a demographic rate into two more precise demographic rates. We outline the principle of the model using a generic example then use simulations in a range of life cycles (ungulate, seabird, galliform, bear) to assess model performance. We then apply our model to 38 years of CR and biologging data from the Svalbard polar bear ( Ursus maritimus ) population. Simulations indicated that across life cycles, our model recovered most parameters well and often outperformed a standard CR model despite increased complexity. Benefits of including biologging data in terms of parameter estimates were apparent even for low biologger deployment probabilities and increased with deployment probability. Benefits were greater at low recapture probability when the amount of information on breeding status contained in biologging data was increased and possibly in long‐lived species. Benefits also extended to yearly offspring survival rates in the species with extended parental care. When applied to Svalbard polar bears, our model decomposed the traditionally estimated breeding probability into the denning probability and early litter survival probability. We document sharp age‐related changes in survival and reproductive success and find low evidence that denning incurred a future reproduction cost. Finally, we uncover pervasive negative impacts of sea‐ice loss on demographic rates. Our model is applicable to any species where CR and biologging data are simultaneously available—provided that biologging data contain information on individual state. It can increase the benefit‐to‐cost ratio of deploying biologgers and provide new demographic insights.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».