Scalar considerations in population trend estimates: Implications for recovery strategy planning for species of conservation concern
Notice bibliographique
Résumé
Broad-scale population trends are often used to identify and list species of conservation concern and as baselines to surmise which recovery actions might arrest or reverse declines. It is therefore important that trends are quantified regionally, so that finer-scale assessments can be made about the plausible causes of declines and targeted conservation actions can be implemented. We estimated regional population trends for a grassland bird, the Bobolink (Dolichonyx oryzivorus), to compare with trends from provincial analyses used for risk assessment, to identify the regions contributing most substantially to population declines. We used 45 yr of count data from the North American Breeding Bird Survey, across 35 agricultural census divisions in southern Ontario, Canada, to develop spatially explicit hierarchical Bayesian models of regional population trends. Population trends were negative in 30 of 35 census divisions, 6 of which had 95% credibility intervals (CI) that did not include zero. In 34 of 35 census divisions, the CI included the provincial short-term recovery goal of a population trend of −1%. Between 1998 and 2011, corresponding to the time series used for provincial risk assessment, the CI for 3 of 21 negative trends did not include 0 or −1. Our results indicate that most regional trend estimates currently exceed the goal set out in the recovery strategy, insofar as they have been stable and not necessarily declining. This suggests a more optimistic picture of the state of Bobolink population trends than that obtained from analyses at broader spatial scales, which masked important regional variation. This result demonstrates the need for consideration of scale variance in trend estimation during risk assessment and management planning, and the application of spatially explicit trend estimation for small geographic areas to aid in this process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».