Owl pellets: a more effective alternative to conventional trapping for broad‐scale studies of small mammal communities
Notice bibliographique
Résumé
Summary Small mammal community composition is almost universally estimated from conventional trapping, which is logistically difficult to scale up for landscape‐level assessments. Owl pellets may be a more effective alternative for measuring small mammal community composition over large geographic areas due to the relative ease and low cost of field collections. However, owl pellets may introduce sampling biases that differ from those associated with conventional trapping. A thorough comparison to conventional traps is required before owl pellets can be widely adopted as an alternative research tool for small mammal studies. We conducted a literature review of owl diet‐prey availability studies to: (i) compare small mammal community composition between owl pellets and trapping when the two methods were used simultaneously and (ii) assess the influence of owl genus and habitat type on community composition estimated by these two methods. We used data from 27 published studies, which allowed for 32 comparisons between owl pellets and trapping conducted simultaneously. These studies included 15 owl species from five common genera from different major habitats. Rarefied estimates showed that owls consistently sampled identical or higher species richness compared to conventional trapping. Richness estimates rarefied to the lowest sample size per study were not statistically identical (μΔrichness = 0·20 ± 0·09 SE, P = 0·30); on average, 0·95 ± 0·13 SE additional species were identified from pellets compared to trapping. Measures of species dominance and evenness estimated from both methods were statistically identical (μΔ1‐D = 0·02 ± 0·03 SE; μΔPIE = 0·004 ± 0·04 SE). Species lists, relative species composition and species rank‐order abundance were in moderate agreement between sampling methods (Jaccard = 0·62 ± 0·04 SE; Bray–Curtis = 0·53 ± 0·04 SE; Spearman rho = 0·41 ± 0·07 SE). Linear regression and AIC model selection showed that the performance of pellets versus traps did not differ based on owl genus or habitat type. Small mammal community composition estimated via pellets was better represented compared to estimates from conventional trapping. Composition metrics from the two methods were consistent and not affected by owl genera or habitat type. Thus, owls are an effective alternative for landscape‐level assessments of small mammal communities.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».