Sampling period, size and duration influence measures of bat species richness from acoustic surveys
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Understanding animal ecology depends on an ability to accurately inventory species. However, there are few quantitative data available, which allow for an assessment of the effectiveness of acoustic sampling methods for determining bat species richness. 2. We assessed inventory efficiency, defined as the percentage of species detected per survey effort, using data from 7 to 9 Anabat bat detectors deployed concurrently between June 2008 and August 2009 at fixed locations. We examined sampling period and time of night to calculate the minimum duration of sampling effort required to detect the greatest percentage of species. 3. In all cases, multiple survey nights at multiple sampling locations were necessary to detect higher levels of species richness using acoustic detectors. Additionally, continuous sampling throughout the night was important for detecting more species, especially during summer, fall and spring months. 4. Species accumulation curves indicated that relatively few nights were needed to detect ‘common’ species at various sampling locations (2–5 nights on average); however, longer sample periods (>45 nights) were necessary to detect ‘rare’ species at some sampling locations. Accumulation curves indicated that the number of detector locations positively influenced the number of species detected during surveys periods. 5. A priori knowledge of sampling effort is fundamental for designing biologically robust inventories. We make recommendations for improving the efficiency of acoustic surveys using analytical methods that are broadly applicable to a range of survey methods and taxa.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».