Colony Mapping: A New Technique for Monitoring Crevice-Nesting Seabirds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring populations of auklets and other crevice-nesting seabirds remains problematic, although numerous methods have been attempted since the mid-1960s. Anecdotal evidence suggests several large auklet colonies have recently decreased in both abundance and extent, concurrently with vegetation encroachment and succession. Quantifying changes in the geographical extent of auklet colonies may be a useful alternative to monitoring population size directly. We propose a standardized method for colony mapping using a randomized systematic grid survey with two components: a simple presence/absence survey and an auklet evidence density survey. A quantitative auklet evidence density index was derived from the frequency of droppings and feathers. This new method was used to map the colony on St. George Island in the southeastern Bering Sea and results were compared to previous colony mapping efforts. Auklet presence was detected in 62 of 201 grid cells (each grid cell = 2500 m2) by sampling a randomly placed 16 m2 plot in each cell; estimated colony area = 155 000 m2. The auklet evidence density index varied by two orders of magnitude across the colony and was strongly correlated with means of replicated counts of birds socializing on the colony surface. Quantitatively mapping all large auklet colonies is logistically feasible using this method and would provide an important baseline for monitoring colony status. Regularly monitoring select colonies using this method may be the best means of detecting changes in distribution and population size of crevice-nesting seabirds.
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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 | 0,001 |
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 ».