Estimation of Coast-Wide Population Trends of Marbled Murrelets in Canada Using a Bayesian Hierarchical Model
Notice bibliographique
Résumé
Species at risk with secretive breeding behaviours, low densities, and wide geographic range pose a significant challenge to conservation actions because population trends are difficult to detect. Such is the case with the Marbled Murrelet (Brachyramphus marmoratus), a seabird listed as 'Threatened' by the Species at Risk Act in Canada largely due to the loss of its old growth forest nesting habitat. We report the first estimates of population trend of Marbled Murrelets in Canada derived from a monitoring program that uses marine radar to detect birds as they enter forest watersheds during 923 dawn surveys at 58 radar monitoring stations within the six Marbled Murrelet Conservation Regions on coastal British Columbia, Canada, 1996-2013. Temporal trends in radar counts were analyzed with a hierarchical Bayesian multivariate modeling approach that controlled for variation in tilt of the radar unit and day of year, included year-specific deviations from the overall trend ('year effects'), and allowed for trends to be estimated at three spatial scales. A negative overall trend of -1.6%/yr (95% credibility interval: -3.2%, 0.01%) indicated moderate evidence for a coast-wide decline, although trends varied strongly among the six conservation regions. Negative annual trends were detected in East Vancouver Island (-9%/yr) and South Mainland Coast (-3%/yr) Conservation Regions. Over a quarter of the year effects were significantly different from zero, and the estimated standard deviation in common-shared year effects between sites within each region was about 50% per year. This large common-shared interannual variation in counts may have been caused by regional movements of birds related to changes in marine conditions that affect the availability of prey.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».