Research design considerations to ensure detection of all species in an avian community
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent advances in the estimation of species richness from count data have allowed avian ecologists to incorporate incomplete detectability of species when comparing richness across space or time. Raw counts from single or repeated visits to sample point(s) are nonetheless still used for assessing community composition, and the failure to account for detectability when making these evaluations may lead to incorrect inferences about the community. We estimated detection probabilities ( P ) for a suite of bird species and used these detection probabilities to determine the minimum number of visits at a single point and the minimum number of points in a grid required to confidently (≥90%) detect the full community of birds for rare, moderately rare, and common species. We used occupancy modelling to estimate the detection probabilities for species from two study sites in Nebraska and Saskatchewan. Some common or highly detectable species were confidently detected in a single visit to a point, whereas others with low detection probabilities ( P < 0·20) required more than ten visits to be confidently detected at a point. The grid size required to detect a species in an area varied from a single point for a common highly detectable species to over 30 points for a rare species with low detectability. Detection probabilities of the least detectable species in a study area can be used to determine the number of visits to a single point or the number of points in a grid to be confident that the full community is detected. Biologists can conclude that a species is most likely absent from the community if it remains undetected using the appropriate sampling effort.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| 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 ».