Factors affecting the detection of possums by spotlighting in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how environmental factors, survey method procedures and differences in forest structure resulting from logging relate to the detection of koomal (common brushtail possum, Trichosurus vulpecula hypoleucus) and ngwayir (western ringtail possum, Pseudocheirus occidentalis). A total of 169 vehicle-based spotlight surveys of possums within native jarrah (Eucalyptus marginata) forest was conducted on three transects over eight years (1996–2003). Up to 5.7 koomal and up to 3.3 ngwayir were detected per kilometre per transect side. Only one ngwayir was detected during the eight surveys conducted between 2001 and 2003. More koomal were seen in spring and autumn (i.e. September–November and March–May respectively) and more ngwayir were seen between October and April. Although surveys were not conducted on very rainy or excessively windy nights, fewer possums were nonetheless seen on nights following rainy days and on cold nights. Cloud cover also affected sightings of koomal. The time taken to complete the surveys increased in conjunction with the number of possums detected, on account of the time required to record data. The importance of standardising travelling speed also is emphasised. Possum spotlight counts differed between recently logged and unlogged areas. However, these findings were not supported by complementary koomal abundance estimates derived from trapping, suggesting that vegetation structure may affect detectability. Factors such as the lunar cycle, wind speed and survey start time after sunset did not significantly affect detection rates of either species. On the basis of these findings, specific survey conditions can be selected to improve spotlight detection efficiency.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».