Combination of targeted monitoring and Breeding Bird Survey data improves population trend estimation and species distribution modeling for the Common Nighthawk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Standardized monitoring is critical for conservation because reliable survey data are used to inform the necessity, type, and effectiveness of conservation actions. Many of the avian monitoring data used for conservation are collected by “comprehensive” programs that survey for all species observed; however, there are some species that have low availability for detection during comprehensive surveys and are instead monitored with targeted programs. Unfortunately, those targeted programs are rarely evaluated relative to existing programs and management objectives to inform allocation of effort. We assessed the statistical performance of the comprehensive North American Breeding Bird Survey (BBS), the targeted Canadian Nightjar Survey (CNS), and the two programs combined for the Common Nighthawk (Chordeiles minor). First, we used parameters from the existing datasets to simulate population declines and determined the probability of detecting those declines. Analyses that combined both datasets resulted in higher probability of detecting a 30% population decline (BBS: 38%, CNS: 64%, combined: 69%). Next, we built probability of occurrence models and assessed the predictive performance of those models. Combined analyses had similar predictive performance to the CNS and moderated poor performance of the BBS in the north (mean Cohen’s kappa; BBS: 0.40, CNS: 0.46, combined: 0.50). Our results suggest that data from targeted monitoring is important for evaluation of Common Nighthawk population trend and habitat relationships but is best combined with BBS data. Comprehensive and targeted monitoring programs may be better when considered together, and exploration of data combination should become the rule, not the exception. We suggest that the framework we present can be used as a starting point for evaluating targeted monitoring programs relative to defined objectives and existing programs, with the potential to explore hypothetical management scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».