Evaluating the effects of observation period, floral density, and weather conditions on the consistency and accuracy of timed pollinator counts
Notice bibliographique
Résumé
Insect pollinators are experiencing substantial declines as a result of habitat loss, agricultural intensification, invasive pests, and climate change. To investigate factors causing pollinator declines, evaluate the success of conservation measures, and institute long-term monitoring schemes, it is essential to validate and standardize pollinator sampling techniques. This study investigated how sampling duration, weather conditions, and abundance of floral resources influenced the results of timed pollinator counts by repeatedly sampling the same pollinator assemblage in an Irish meadow. The likelihood of detection of Apis mellifera, Bombus spp, solitary bees, and Syrphidae was strongly associated with the density of floral units or floral cover in the observation plot. Also, even though protocol criteria restricted pollinator counts to the middle of the day and benevolent weather, pollinator counts were strongly influenced by factors such as cloud cover, light levels, wind speed and relative humidity. Increasing the duration of the timed counts from 5-minutes to 30-minutes considerably increased the probability of detection of each pollinator group. Additionally, the perceived diversity of the pollinator assemblage at the meadow was markedly affected by sampling duration and floral abundance. To improve the consistency or comparability of studies using timed pollinator counts, we recommend that criteria are set restricting surveys to narrow ranges of weather conditions and floral density when possible. Additionally, pollinator field investigations or monitoring programs would benefit from a systematic evaluation of how erroneous non-detection of target taxa can be reduced to acceptable levels by modifying sampling duration.
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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 ».