Unveiling the Limitations of Scat Surveys to Monitor Social Species: A Case Study on River Otters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We examined the relationship between the production of sites with feces (i.e., latrines) and river otter ( Lontra canadensis ) abundance to determine whether scat surveys were adequate for monitoring relative population size for species leaving activity signs in a clumped distribution on the landscape. We conducted winter riparian transects to simultaneously monitor otter abundance via snow tracks and latrine sites along the rivers of Kouchibouguac National Park and surrounding area in New Brunswick, Canada. Our data showed that latrine abundance poorly reflected otter abundance for given stretches of rivers because the relationship was nonlinear and reached a plateau. The number of latrine sites was not related to the time period since last snowfall, which indicated that otters repetitively defecated at the same sites. Individual otters and groups did not produce activity signs over larger distances as a function of time, which indicated that they tend to stay in their home ranges in winter. We discuss why scat survey protocols based on determining presence—absence of a species at predetermined search sites may poorly reflect population size, as well as population fluctuations in time. Caution is advised when interpreting data from such surveys for species for which feces or other activity signs surveyed play a role in intraspecific communication and tend to be in a clumped distribution on the landscape.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».