Quantifying regional variation in population trends using migrating counts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Quantification of regional or national variation in population trends is an integral component of assessing species conservation status, and ideally uses spatial and temporal replicate surveys across the breeding or wintering ranges. However, populations of boreal‐breeding birds are often monitored using site‐specific trends in the number of individuals counted migrating through more populated regions en route to or from their breeding grounds. Combining data across sites to quantify regional variation in a population trend has not occurred, and would rely on the success of model selection to choose the model that best describes the underlying pattern of regional population change. Using simulated daily counts of migrating birds with known regional rate(s) of population trend, we tested the utility of Akaike's Information Criterion (AIC) for detecting regional variation in population trend by comparing a series of hierarchical models that estimated nationally or regionally varying trends. When trends varied regionally, AIC successfully ranked the model that best described the regional pattern of population trend as the top model 100% of the time using 40‐year time series, and with as few as 3 monitoring sites in each region. When trends did not vary among regions, the more highly parameterized (incorrect) model with regionally varying trends was ranked as the top model ≤20% of the time, regardless of the length of time series or number of sites in a region. In this case, the incorrect regional model resulted in less precise trends but also comparable or higher power and comparable or lower probability of drawing false inference from the data than did the correct model. Compared with sampling 10 sites/region over a 20‐year time period, sampling as few as 3 sites/region over a 40‐year time period can result in a lower probability of detecting a false trend. Promoting long‐term monitoring at fewer sites can also minimize the financial and logistical resources required to maintain migration monitoring programs, and allow more recent population change to be interpreted within the context of long‐term population fluctuations. © 2015 The Wildlife Society.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».