Comparing population trend estimates of migratory birds from breeding censuses and capture data at a spring migration bottleneck
Notice bibliographique
Résumé
Europe has a well-established network of breeding bird monitoring that is used to produce supranational indices of population trends for many species. However, a comparison of breeding bird censuses with other methods may be beneficial to confirm the validity of such indices. The aim of this study was to assess the value of standardized capture data of migratory birds at migration bottlenecks as an indicator of the effective breeding populations. One limitation to this method is that several populations are co-occurring at these bottlenecks and their catchment areas need to be clearly identified to allow extrapolation of population indices. Here, we used standardized trends in capture numbers of 30 species on the island of Ponza, a migration bottleneck in the central Mediterranean, and compared them to population trends estimated in the putative catchment breeding areas between 2005 and 2016. The catchment areas were identified through the analysis of ring recoveries during the breeding season of birds passing through Ponza. Our results show an agreement between the population trends observed on Ponza and those in the breeding areas in 15 out of 30 species. The correlations were strongest in species with a more robust definition of the catchment areas, that is, species with more than 10 recoveries, and for which the recoveries were most likely of breeding birds. The main reason for disagreement between the two indices in the remaining species might be related to different intensity of sampling in different areas. This issue can be solved by further developing monitoring projects in underrepresented countries, as well as by intensifying monitoring through ringing, both in the breeding grounds and at migration bottlenecks. These results show that spring migration monitoring at bottlenecks has the potential to provide a valuable complement and an independent control of breeding bird surveys, allowing raising early warnings of population declines and contributing to their conservation.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».