Evaluation of invasive and non‐invasive methods to monitor rodent abundance in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring rodent abundance is critical to understand direct and indirect trophic interactions in most northern terrestrial ecosystems. However, logistic constraints can prevent researchers from using capture–mark–recapture methods, a robust approach to estimate abundance. Our objective was to determine the correlation between abundance estimates of Arctic lemmings obtained from live‐trapping data with spatially explicit capture–recapture models (SECR; N/ha) and abundance indices obtained from snap‐trapping along trap lines (N/100 trap‐nights), winter nest sampling along transects with distance sampling models (N/ha), burrow counting within quadrats (N/100 m2), and incidental observations (N/100 observer‐hr). We also evaluated the impact of reduced sampling effort on the bias and precision of each abundance estimate. Data from brown (Lemmus trimucronatus) and collared lemmings (Dicrostonyx groenlandicus) were collected each year from 2007 to 2016 on Bylot Island, Nunavut, Canada. Snap‐trapping (r = 0.90) and incidental observations (r = 0.92) yielded the highest correlations with live‐trapping densities for brown lemmings, the most abundant species. When combining abundance of both lemming species, snap‐trapping (r = 0.77) and incidental observations (r = 0.90) also yielded the highest correlations. Indices from winter nests and burrows were also correlated (r > 0.50) with live‐trapping densities, but to a lesser degree. We found that bias generally increased when effort was reduced for methods involving modeling of capture or detection probabilities (i.e., live‐trapping, winter nests), but remained low for the other methods. In contrast, precision of estimates remained high when usingSECRmodels, but decreased substantially for the other methods during years of low lemming abundance. Non‐convergence ofSECRand distance sampling models generally increased when reducing effort and was frequent in years of low lemming abundance. Interestingly, collecting >200 h of incidental observations generated highly reliable estimates of lemming abundance compared to results from live‐trapping, indicating that such non‐invasive method can provide valuable data at low cost. We provide guidelines on other invasive or non‐invasive methods that can be used when small mammals cannot be live‐trapped and suggest the effort required to achieve a given precision.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».