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Enregistrement W2736364679 · doi:10.1650/condor-17-57.1

Use of North American Breeding Bird Survey data in avian conservation assessments

2017· article· en· W2736364679 sur OpenAlexaffabout
Kenneth V. Rosenberg, Peter J. Blancher, Jessica C. Stanton, Arvind O. Panjabi

Notice bibliographique

RevueOrnithological Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyBreeding bird surveyPopulationBird conservationEnvironmental resource managementData deficientVulnerability (computing)Conservation biologyEcologyAbundance (ecology)Conservation statusHabitatBiologyDemographyEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conservation resources are limited, and prioritizing species based on their relative vulnerability and risk of extinction is a fundamental component of conservation planning. In North America, the conservation consortium Partners in Flight (PIF) has developed and implemented a data-driven species assessment process, at global and regional scales, based on quantitative vulnerability criteria. This species assessment process has formed the biological basis for PIF's continental and regional planning and has informed the ranking and legal listing of bird species for conservation protection by state, provincial, and national agencies in Canada, the U.S., and Mexico. Because of its long time series, extensive geographic and species coverage, standardized survey methods, and prompt availability of results, the North American Breeding Bird Survey (BBS) has been an invaluable source of data, allowing PIF to assign objective vulnerability scores calibrated across more than 460 landbird species. BBS data have been most valuable for assessing long-term population trends (PT score). PIF has also developed methods for estimating population size by extrapolating from BBS abundance indices, allowing the assignment of categorical population size (PS) scores for landbird species. At regional scales, BBS relative abundance indices have allowed PIF to assess the area importance (i.e. stewardship responsibility) of each Bird Conservation Region (BCR) for each species, using measures of both relative density and percent of total population in each BCR. Besides direct applicability to assessment scores, PIF has recently used BBS trend data to create new metrics of conservation urgency (e.g., ‘half-life'), as well as for setting population objectives for tracking progress toward meeting conservation goals. Future directions include integrating BBS data with other sources (e.g., eBird) to assess additional species and nonbreeding season measures, working closely with BBS coordinators to expand surveys into Mexico, and providing assessment scores at implementation-relevant scales, such as for migratory bird joint ventures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,081 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations59
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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