A Meta‐Analysis of Band Reporting Probabilities for North American Waterfowl
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Knowledge of band reporting is important for converting band encounter data into estimates of harvest probabilities, which can then be used to assess harvest management goals or estimate population size and other vital rates. Historical estimates of band reporting probabilities have come from reward‐band studies or joint analysis of band recovery and harvest survey data, but there are long gaps between estimates, and most studies have focused exclusively on mallards ( Anas platyrhynchos ). We compiled 337 estimates of band reporting probabilities for North American waterfowl and conducted a Bayesian state‐space analysis to provide a continuous time series of estimated reporting probability from 1948 to 2010. Band reporting probability increased sharply between 1996 and 2000 when toll‐free phone numbers were added to band inscriptions and agencies implemented electronic methods for band reporting, but our analysis also identified gradual long‐term trends in reporting probability throughout the time series. We found little evidence for among‐species variation in reporting probability, but a few species that are widely regarded as trophies by waterfowl hunters (canvasbacks [ Aythya valisineria ], redheads [ Aythya americana ], and northern pintails [ Anas acuta ]) had higher historical reporting probabilities than mallards. We also found little evidence of geographic variation in reporting probabilities, although we confirmed lower reporting probabilities for eastern Canada. We recommend using our estimates of band reporting probabilities and their variances as informed priors in future analyses of band recovery data to fully embrace uncertainty about how this parameter affects estimates of other population parameters. Retrospective studies using parts collection data are needed to explore potential among‐species variation in reporting probabilities during recent decades. © 2019 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».