Using Long-Term Constant-Effort Banding Data to Monitor Population Trends of Migratory Birds: A 33-Year Assessment of Adjacent Coastal Stations
Notice bibliographique
Résumé
One technique for monitoring population trends of many species of migratory songbirds is to assess changes in population indices at constant-effort mist-netting stations located at sites of migration stopover. However, few studies have attempted to validate this approach. We compared long-term (1969–2001) population trends based on annual variation in capture rates at two banding stations located 30 km apart in southern Rhode Island, with one on the mainland, the other on an offshore island. Of 24 species with sufficient sample sizes, 21 species exhibited a significant linear decline at one or both stations. There was a high degree of conformity in trend-slope directions observed at each station. Annual fluctuations and trend magnitude conformed less well, although there was more concordance for nine transient species that do not breed in southern New England. At both stations trends were similar to those at a migration-monitoring station ∼95 km away in coastal Massachusetts. The trends at this network of three migration-monitoring stations were more negative than those of Breeding Bird Surveys in northern New England and southeastern Canada. Our results demonstrate that constant-effort mist-netting stations could be used to monitor population trends of many species of migratory songbirds, although it is not clear which breeding populations are being monitored. This suggests that banding stations could be used to supplement existing large-scale monitoring programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».