Large-scale citizen science survey of a common nocturnal raptor: urbanization and weather conditions influence the occupancy and detectability of the Tawny Owl<i>Strix aluco</i>
Notice bibliographique
Résumé
Capsule Tawny Owl Strix aluco site occupancy and detectability are influenced by habitat and environmental variables.Aims: To determine factors influencing Tawny Owl occupancy and detectability around British homes and gardens using a large-scale citizen science survey across two main survey periods.Methods Surveys of 20 min duration were undertaken one evening a week from the homes and gardens of volunteers, for up to 26 weeks between October and March of 2005/2006 and 2018/2019, and analysed primarily using multi-season occupancy modelling.Results During two survey periods, more than 9000 sites were surveyed across the breeding range of the Tawny Owl within Britain. The main drivers of occupancy were found to be the extent of broadleaf woodland cover and the degree of urbanization. Detection probability was influenced by date, time, weather, and moon phase. Using the current method, a minimum of five to six survey visits per site would be required to have 95% confidence over the presence or absence of Tawny Owls at a given site, but it may be possible to optimize the survey method further to increase efficiency by surveying in the autumn or early spring, early after dusk, and on cloudless dry evenings close to the full moon.Conclusion The findings indicate that survey methodologies for surveying Tawny Owls can be optimized to increase the efficiency of detection, if present at a site. We highlight the need for further research on the effects of urbanization on Tawny Owls, particularly with regards to artificial light pollution and its effects on behaviour and settlement, along with the need for greater understanding of Tawny Owl activity budgets, which would aid the interpretation of survey results.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».