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Enregistrement W2217794711 · doi:10.2989/00306525.2015.1089333

Using independent nest survey data to validate changes in reporting rates of Martial Eagles between the Southern African Bird Atlas Project 1 and 2

2015· article· en· W2217794711 sur OpenAlexaboutno aff
Arjun Amar, Daniël Cloete, Madel Whittington

Notice bibliographique

RevueOstrich · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyBreeding bird surveyNest (protein structural motif)WildlifeNational parkPopulationAerial surveyBiodiversityContext (archaeology)Survey methodologyQuarter (Canadian coin)EcologyDemographyCartographyStatisticsBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeat monitoring is vital to measure biodiversity change. However, monitoring protocols may change, as survey techniques improve or different questions are asked. Such modifications may cause difficulties when examining changes in wildlife populations. The Southern African Bird Atlas Project (SABAP) 1 and 2 are repeat national bird surveys undertaken 20 years apart. These surveys therefore offer unrivalled potential to examine bird population changes in an African context. However, changes in protocols, both spatially and temporally, between the two surveys have raised concerns over using these data to infer population changes. In this study we use independ- ent nest survey data to test whether changes in reporting rates of Martial Eagles in the Kalahari Gemsbok National Park between the two SABAP surveys were reflected in real change in numbers of nesting pairs. From 11 quarter degree squares (QDS), covering c. 8 000 km2, both SABAP and nest surveys suggested a near identical 44% decline. Levels of agreement were weaker at the individual QDS scale, although in 67% of cases the direction of change was the same using both surveys. These results suggest that comparisons in the reporting rates between SABAP 1 and SABAP 2 accurately reflect changes in the breeding population size of this species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,065 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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