Diagnosing the processes that threaten species persistence is critical for recovery planning and risk forecasting. Dominant threats are typically inferred by experts on the basis of a patchwork of informal methods. Transparent, quantitative diagnostic tools would contribute much-needed consistency, objectivity, and rigor to the process of diagnosing anthropogenic threats. Long-term census records, available for an increasingly large and diverse set of taxa, may exhibit characteristic signatures of specific threatening processes and thereby provide information for threat diagnosis. We developed a flexible Bayesian framework for diagnosing threats on the basis of long-term census records and diverse ancillary sources of information. We tested this framework with simulated data from artificial populations subjected to varying degrees of exploitation and habitat loss and several real-world abundance time series for which threatening processes are relatively well understood: bluefin tuna (Thunnus maccoyii) and Atlantic cod (Gadus morhua) (exploitation) and Red Grouse (Lagopus lagopus scotica) and Eurasian Skylark (Alauda arvensis) (habitat loss). Our method correctly identified the process driving population decline for over 90% of time series simulated under moderate to severe threat scenarios. Successful identification of threats approached 100% for severe exploitation and habitat loss scenarios. Our method identified threats less successfully when threatening processes were weak and when populations were simultaneously affected by multiple threats. Our method selected the presumed true threat model for all real-world case studies, although results were somewhat ambiguous in the case of the Eurasian Skylark. In the latter case, incorporation of an ancillary source of information (records of land-use change) increased the weight assigned to the presumed true model from 70% to 92%, illustrating the value of the proposed framework in bringing diverse sources of information into a common rigorous framework. Ultimately, our framework may greatly assist conservation organizations in documenting threatening processes and planning species recovery. Inferencia la Naturaleza de las Amenazas Antropogenicas para los Registros de Abundancia a Largo Plazo Resumen Diagnosticar los procesos que amenazan la permanencia de las especies es critico para la planeacion de la recuperacion y la prediccion de riesgos. Las amenazas dominantes se infieren comunmente por expertos con base en un collage de metodos informales. Las herramientas de diagnostico transparentes y cuantitativas podrian contribuir con la tan necesitada consistencia, objetividad y rigor para el proceso de diagnosticar amenazas antropogenicas. Los registros de censos a largo plazo, disponibles para un creciente y diverso conjunto de taxa, pueden exhibir rasgos caracteristicos de procesos especificos de amenaza y asi proporcionar informacion para la diagnosis de amenazas. Desarrollamos un marco de trabajo Bayesiano y flexible para diagnosticar amenazas con base en los registros de censos a largo plazo y diversas fuentes subsidiarias de informacion. Probamos este marco de trabajo con datos simulados de poblaciones artificiales sujetas a diferentes grados de explotacion y perdida de habitat y varias series de tiempos de abundancia reales para los cuales estan bien entendidos los procesos de amenaza: Thunnus maccoyii y Gadus morhua para la explotacion; Lagopus lagopus scotica y Alauda arvensis para la perdida de habitat. Nuestro metodo identifico correctamente el proceso conductor de la declinacion poblacional para mas del 90% de las series de tiempo simuladas bajo escenarios moderados y severos de amenaza. Nuestro metodo identifico las amenazas con menos exito cuando los procesos de amenaza eran debiles o cuando las poblaciones estaban afectadas simultaneamente por amenazas multiples. Nuestro metodo selecciono el modelo de la presunta verdadera amenaza para todos los estudios de caso reales, aunque los resultados fueron algo ambiguos en el caso de Alauda arvensis. En el ultimo caso, la incorporacion de una fuente subsidiaria de informacion (registros de cambio en el uso de suelo) incrementaron la fuerza asignada al supuesto modelo verdadero del 70% al 92%, ilustrando el valor del marco de trabajo propuesto en la contribucion de diversas fuentes de informacion para un marco de trabajo comun y riguroso. Finalmente, nuestro marco de trabajo puede asistir enormemente a las organizaciones de la conservacion en la documentacion de procesos de amenaza y en la planeacion de la recuperacion de especies.
