Assessing the Value of Recreational Divers for Censusing Elasmobranchs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Around the world, researchers are using the observations and experiences of citizens to describe patterns in animal populations. This data is often collected via ongoing sampling or by synthesizing past experiences. Since elasmobranchs are relatively rare, obtaining data for broad-scale trend analysis requires high sampling effort. Elasmobranchs are also relatively large and conspicuous and therefore it may be possible to enlist recreational divers to collect data on their occurrence and relative abundance from daily dive activities. For this, however, a good understanding of the value of data collected by recreational divers is essential. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Here, we explore the value of recreational divers for censusing elasmobranchs using a diverse set of data sources. First, we use a simulation experiment to explore detection rates of the roving diver technique, used by recreational divers, across a range of fish densities and speeds. Next, using a field survey, we show that inexperienced recreational divers detect and count elasmobranchs as well as experienced recreational divers. Finally, we use semi-structured interviews of recreational dive instructors to demonstrate the value of their recollections in terms of effort and their descriptions of spatial and temporal distributions of sharks in Thailand. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Overall, this study provides initial ground-work for using recreational divers for monitoring elasmobranch populations. If used appropriately, citizen-collected data may provide additional information that can be used to complement more standardized surveys and to describe population trends across a range of spatial and temporal scales. Due to the non-extractive nature of this data, recreational divers may also provide important insight into the success of conservation initiatives, such as shark sanctuaries and no-take zones.
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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) | 0,001 | 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 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 ».