Community science for enigmatic ecosystems: Using eBird to assess avian biodiversity on glaciers and snowfields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To quantify avian biodiversity and habitat preference and describe behavior in an enigmatic, understudied ecosystem: mountain glaciers and snowfields. Location Mountains in the Pacific Northwest of western North America: British Columbia (CA), Washington and Oregon (USA). Taxon Birds observed within our study area and focal habitat. Methods We used community science data from eBird—an online database of bird observations from around the world—to estimate bird biodiversity and abundance in glacier and snowfield ecosystems as well as nearby, ice-adjacent habitats. We used field notes from eBird users and breeding codes to extend our data set to include insight into habitat usage and behavior. Finally, we compared our community-science approach to previous studies that used traditional survey methods. Results We identified considerable avian biodiversity in glacier and snowfield habitat (46 species) with four specialists that appeared to prefer glaciers and snowfields over nearby, ice-adjacent habitat. Combined with field notes by eBird users, our efforts increased the known global total of avian species associated with ice and snow habitats by 14%. When community science data was compared to traditional methods, we found similar species diversity but differences in abundance. Main conclusions Despite the imminent threat of glacier and snowfield melt due to climate change, species living in these habitats remain poorly studied, likely due to the remoteness and ruggedness of their terrain. Glaciers and snowfields hold notable bird diversity, however, with a specialized set of species appearing to preferentially forage in these habitats. Our results show that community science data can provide a valuable starting point for studying difficult to access areas, but traditional surveys are still useful for more rigorous quantification of avian biodiversity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».