Do animal size, seasons and vegetation type influence detection probability and density estimates of Serengeti ungulates?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate detection of individual animals and estimation of ungulate population density might be a function of vegetation cover, animal size, observation radius or season. We assessed the effect of these factors on estimates of detection probability and density using five ungulate species in Western Serengeti National Park, Tanzania. Estimates were derived from information collected using ground surveys involving line transects targeting three resident species (impala, topi and buffalo) and two migrants (wildebeest and zebra) and analysed using DISTANCE, MANOVA, t ‐test and Pearson correlation. Results showed that ground surveys that take observation radii of 100 m would appreciably estimate at least 80% of the available ungulates. Beyond 100 m radii, surveys would leave approximately 43% of individuals undetected, the reason being a substantial influence of animal size, vegetation cover and observation radius on the detection. Animal size and observation radius have interactive effects. On their own seasonal differences, they do not have any effect but in interaction with animal size have significant effects especially on the migrant species. As reliable estimates of detection and density are required for making reasonable inferences, we urge that surveys using DISTANCE approach should consider incorporating both ground and aerial survey methods and ensure adequate sample replication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».