Non-dawn vocalizations by birds, survey improvements and scale-dependent habitat selection
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of habitat selection derived from surveys is an important component of conservation planning. However, mismatches between survey timing and the behaviour of target species can result in observation bias, which can misconstrue the ability to determine species-habitat relationships. For birds, large-scale, long-term surveys are based on the songbird dawn chorus, suggesting that birds which exhibit non-dawn chorusing behaviour may either be only incidentally detected or overlooked. I quantified bias and improved standard morning surveys to evaluate coarse-scale models to predict fine-scale occupancy of non-dawn chorusing birds. I found that nocturnal vocalizations occur in at least 30% of 749 species across 18 of 22 orders, establishing the need for an investigation of bias in standard morning surveys that do not account for birds that exhibit non-dawn chorusing behaviour. Subsequently, I used automated acoustic recorders to collect repeated recordings throughout 24-h periods to compare with results from standard morning surveys, and found that the latter surveys underestimated total species richness (Chapter 2) and waterfowl and songbird occupancy (Chapter 3). Further, I developed a novel subsampling approach for extended acoustic recordings and compared statistical estimators, to efficiently estimate total species richness (Chapter 2). I also investigated the effect of revisitation schedules - same or different day, as well as increased sampling effort- to estimate occupancy for birds with different diel vocalization patterns (Chapter 3). In Chapter 4, I used improved estimates of waterfowl occupancy from extended acoustic recordings to evaluate the ability of previously published coarse-scale models to predict fine-scale distributions, as well as models augmented with additional fine-scale habitat data. Lack of significant increase in model performance with the inclusion of fine-scale habitat data suggested that waterfowl select habitat based more on coarser than finer cues. Nevertheless, no models predicted distribution well enough at fine scales for practical application, suggesting no available shortcuts to conducting fine-scale surveys for local conservation planning. Ultimately, my thesis comprehensively demonstrated that an understanding of vocal behaviour is required for developing effective surveys for birds and illustrated how improved sampling designs can be applied to address important questions in conservation and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».