Monitoring planktivorous seabird populations: validating surface counts of crevice-nesting auklets using mark–resight techniques
Notice bibliographique
Résumé
Least Auklets ( Aethia pusilla (Pallas, 1811)) are the most abundant species of seabird in the Bering Sea and offer a relatively efficient means of monitoring secondary productivity in the marine environment. Counting auklets on surface plots is the primary method used to track changes in numbers of these crevice-nesters, but counts can be highly variable and may not be representative of the number of nesting individuals. We compared average maximum counts of Least Auklets on surface plots with density estimates based on mark–resight data at a colony on St. Lawrence Island, Alaska, during 2001–2004. Estimates of breeding auklet abundance from mark–resight averaged 8 times greater than those from maximum surface counts. Our results also indicate that average maximum surface counts are poor indicators of breeding auklet abundance and do not vary consistently with auklet nesting density across the breeding colony. Estimates of Least Auklet abundance from mark–resight were sufficiently precise to meet management goals for tracking changes in seabird populations. We recommend establishing multiple permanent banding plots for mark–resight studies on colonies selected for intensive long-term monitoring. Mark–resight is more likely to detect biologically significant changes in size of auklet breeding colonies than traditional surface count techniques.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».