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Enregistrement W4200025067 · doi:10.3996/jfwm-21-011

Efficacy of Visual Encounter Surveys for Coastal Tailed Frog Detection

2021· article· en· W4200025067 sur OpenAlexaff
Ben Millard‐Martin, Melissa Todd, Chris J. Johnson, Alexandria L. McEwan

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish and Wildlife Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensMinistry of ForestsUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEcologySTREAMSWatershedSampling (signal processing)Environmental scienceGeographyElevation (ballistics)Hydrology (agriculture)Physical geographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coastal tailed frogs Ascaphus truei inhabit montane streams and forested habitats in the Coast and Cascade mountains from northern California to the Skeena River watershed in northwestern British Columbia. Terrestrial adults and juveniles of this cryptic biphasic species are difficult to survey as they are small, do not vocalize, and may be associated with woody ground structures or subsurface refugia at considerable distances from natal streams. We performed a comparative analysis of the detection rate of postmetamorphic coastal tailed frogs and ecological factors hypothesized to influence detection when conducting visual encounter and pitfall trap surveys. We conducted concurrent surveys in northwestern British Columbia at six sites over similar time periods using both techniques. The average detection rate of visual encounter surveys (mean = 0.249, SD = 0.702) was greater than that of pitfall sampling (mean = 0.138, SD = 0.773) when cool temperatures and high humidity favor aboveground movement during the daytime. Light-touch ground searches of refuge habitats likely enhanced detection during visual surveys. Although the average detection rate was less, pitfall traps provided 24-h sampling and were less affected by the experience of the surveyor and the occurrence of ground cover. In general, variation in seasonal behavior influenced detection regardless of method. The relatively higher cost and fixed nature of pitfall traps should be weighed against the ability to apply more cost-effective visual encounter surveys to a greater number of sites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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