2004
DOI: 10.1098/rspb.2004.2689
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Red environmental noise and the appearance of delayed density dependence in age–structured populations

Abstract: Previous work suggests that red environmental noise can lead to the spurious appearance of delayed density dependence (DDD) in unstructured populations regulated only by direct density dependence. We analysed the effect of noise reddening on the pattern of spurious DDD in several variants of the density-dependent age-structured population model. We found patterns of spurious DDD in structured populations with either density-dependent fertility or density-dependent survival of the first age class, inconsistent … Show more

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“…Par exemple, en analyse de viabilité de population, le risque d'extinction d'une population dépend non seulement de la valeur moyenne du taux de mortalité de la population, mais également de la variabilité de ce taux de mortalité. Donc, si on étudie l'impact d'un changement climatique sur le risque d'extinction d'une population d'arbres, il importe de prendre en compte non seulement la relation moyenne entre le climat et le taux de mortalité, mais aussi les fluctuations climatiques et les fluctuations du taux de mortalité qu'elles induisent (Jiang et Shao, 2004 ;Ruokolainen et al, 2007). La modélisation stochastique peut, dans ce cas apporter, une solution intéressante au couplage, en considérant explicitement la variable y dans le modèle g comme une variable aléatoire dont la distribution découle du modèle f (Zhou et Buongiorno, 2004 ;Fortin et Langevin, 2012).…”
Section: Composition De Modèlesunclassified
“…Par exemple, en analyse de viabilité de population, le risque d'extinction d'une population dépend non seulement de la valeur moyenne du taux de mortalité de la population, mais également de la variabilité de ce taux de mortalité. Donc, si on étudie l'impact d'un changement climatique sur le risque d'extinction d'une population d'arbres, il importe de prendre en compte non seulement la relation moyenne entre le climat et le taux de mortalité, mais aussi les fluctuations climatiques et les fluctuations du taux de mortalité qu'elles induisent (Jiang et Shao, 2004 ;Ruokolainen et al, 2007). La modélisation stochastique peut, dans ce cas apporter, une solution intéressante au couplage, en considérant explicitement la variable y dans le modèle g comme une variable aléatoire dont la distribution découle du modèle f (Zhou et Buongiorno, 2004 ;Fortin et Langevin, 2012).…”
Section: Composition De Modèlesunclassified
“…It has often been taken into account in population viability analyses (Boyce 1992;Fieberg and Ellner 2001;Kaye and Pyke 2003;Ramula and Lehtilä 2005). It can be simulated as random shocks (Jiang and Shao 2004;Zhou and Buongiorno 2004;Rollin et al 2005), as matrix sampling, or by adjusting a specific law for each parameter (Fieberg and Ellner 2001;Kaye and Pyke 2003;Ramula and Lehtilä 2005).…”
Section: Introductionmentioning
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