ESTIMATING SPECIES RICHNESS OF TROPICAL BIRD COMMUNITIES FROM RAPID ASSESSMENT DATA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid assessment surveys of tropical bird communities are increasingly used to estimate species richness and to determine conservation priorities, but results of different studies are often not comparable due to the lack of standardization. On the basis of computer simulations and six years of field testing, we evaluated the recently proposed “20-species-list” survey method and statistical estimators for assessing species richness of tropical bird communities. This method generates a species-accumulation curve by subdividing consecutive observations of birds into lists of 20 species, thus relating cumulative species richness to the number of observations rather than time or space and thereby accounting for moderate differences in observer qualification and field conditions. Species accumulation curves from computer-simulated communities and two empirical data sets from Bolivia were analyzed with nine species richness estimators to evaluate estimator accuracy with respect to variations in species-list size, sample size, species-pool size, and community structure. For empirical and most simulated data sets, the MMMEAN estimator performed best, but it was more sensitive to differences in community structure than most other estimators. The CHAO 2 estimator, which was recommended by previous studies, performed reasonably well but was considerably more sensitive to sample size than MMMEAN. The bootstrap and first- and second-order jackknife estimators performed poorly. We recommend using MMMEAN or, when standard deviations of richness estimates are indispensable, CHAO 2 with 10-species lists for estimating species richness of tropical bird communities and propose a set of standard survey rules. Careful examination of estimator accumulation curves is required, however, and a technique based on the ratio between estimator and species accumulation curve is suggested to control for the confounding effects of sampling effort. Overall, the species-list method combined with statistical richness estimation is doubtlessly much more standardized and valuable than simple comparisons of one-dimensional locality lists and represents a promising tool for conservation assessment and the study of avian diversity patterns in the tropics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle