Optimizing Repeat-Visit, Call-Broadcast Nocturnal Surveys for Yellow Rails (<i>Coturnicops noveboracensis</i>)
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
Due to its secretive nature and nocturnal vocalization, multi-species bird monitoring programs are not effective in surveying populations of Yellow Rails (Coturnicops noveboracensis) and, thus, species-specific survey methods should be used. To determine how to optimize nocturnal call-playback surveys of Yellow Rails, we evaluated the effects of survey methods (naïve-estimated vs. detectability-adjusted estimated occupancy, observer, number of surveys, and the use of playbacks) and temporal and environmental conditions (e.g., time, date, temperature, moon phase, seasonality, and cloud cover) on detection probability. In 2010 and 2011, 334 call-broadcast night surveys for Yellow Rail were conducted at 167 survey points within 80 wetlands in south-central Manitoba, Canada. Yellow Rail detection probability was estimated at 0.63 in both years. In 2010, the detectability-adjusted wetland occupancy rate was estimated at 0.63, and in 2011 it was estimated at 0.36. Call-broadcast surveys contributed relatively little to improving Yellow Rail detectability, but repeat surveys at each site increased the number of individuals detected. Detection probability was not correlated with the temporal or environmental variables we studied, or by observer. Surveys where call-broadcasts are not feasible, such as volunteer surveys, are still likely to result in good estimates of Yellow Rail abundances, if surveys are repeated within breeding seasons.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 découle