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Enregistrement W188241561 · doi:10.22621/cfn.v124i2.1053

Aerial Surveys Do Not Reliably Survey Boreal-nesting Shorebirds

2010· article· en· W188241561 sur OpenAlexaffvenueabout
Kyle H. Elliott, Paul A. Smith, Victoria H. Johnston

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerial surveyTransectBorealTaigaGeographyHabitatNest (protein structural motif)EcologyEnvironmental scienceTerrainDistance samplingOccupancyShorePhysical geographyFisheryRemote sensingForestryCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerial surveys have been used as a method for surveying boreal-nesting shorebirds, which breed in difficult-to-access terrain; however, the fraction of breeding birds observed from the air is unknown. We investigated rates of detection by conducting simultaneous air and ground surveys for shorebirds at three sites in the boreal forest of the Northwest Territories, Canada, in 2007. Helicopter surveys included both pond-based surveys where the helicopter flew around the perimeter of each wetland and transect-based surveys where observers recorded birds seen on line transects. Ground surveys involved intensive observation, territory mapping and nest searching in 5 km2 of plots over a period of 5-6 weeks. Shorebird densities observed from the helicopter were highest near large bodies of water. No shorebirds were observed over closed forest despite breeding densities on ground surveys being highest in closed forest. Detection rates were very low, varied among species and aerial survey types, and were inconsistent over time. Ground-based observations showed that the shorebirds often did not flush in response to the helicopter passing overhead. Owing to poor rates of detection, we conclude that helicopter surveys are not an appropriate method for surveying breeding shorebirds in boreal habitats, but may have some utility for monitoring birds' use of stop-over locations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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