MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118520195 · doi:10.1002/jwmg.994

Monitoring burrowing petrel populations: A sampling scheme for the management of an island keystone species

2015· article· en· W2118520195 sur OpenAlexfundno aff
Rachel T. Buxton, Andrew M. Gormley, Christopher J. Jones, Philip O’B. Lyver

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Health Sciences, University of OtagoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Business, Innovation and Employment
Mots-clésBurrowOccupancyThreatened speciesEcologyAbundance (ecology)ForagingOverexploitationHabitatPetrelPopulationBiologyDiggingFisheryGeographySeabirdPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Burrow‐nesting petrels (order Procellariiformes) are keystone species in island ecosystems, where they modify habitat through guano deposition and burrow digging. Burrowing petrels are among the most threatened groups of birds, yet robust long‐term monitoring data remain scarce because of the financial and logistical constraints of working on offshore breeding islands, the variety of surveying strategies used, and the birds' below‐ground breeding behavior. We examined the sampling requirements of monitoring programs to detect changes in the number of breeding pairs of gray‐faced petrels (Pterodroma gouldi), a common species in northern New Zealand. We first examined the relationship between burrow entrance density and breeding pair density using 4 years of data from 3 large colonies. We then conducted a simulation‐based power analysis to assess the ability of different burrow‐occupancy sampling regimes to detect changes in breeding bird abundance. Power to detect change was influenced by population growth rates, initial bird density, inter‐annual variation in abundance, plot size, number of plots, intervals between surveys, time of year surveys are undertaken, and duration of the monitoring program. Our analyses suggest that, under the most suboptimal monitoring conditions, at least 45 randomly assigned 5‐m‐radius plots surveyed annually during the incubation period for ≥20 years will be required to detect a 1% annual change in breeding bird abundance. Because power will vary depending on project specifications, local conditions, and potential change, we created an online application with over 50,000 combinations of starting parameters ( https://landcare.shinyapps.io/petrels ). This allows managers to determine the power of different combinations of survey intensities while maintaining consistency and maximizing efficiency. © 2015 The Wildlife Society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Wildlife ManagementMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207