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Enregistrement W4312814163 · doi:10.5751/ace-02260-170224

Comparing waterfowl densities detected through helicopter and airplane sea duck surveys in Labrador, Canada

2022· article· en· W4312814163 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Amelia R. Cox, Scott G. Gilliland, Eric T. Reed, Christian Roy

Notice bibliographique

RevueAvian Conservation and Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlTransectBreeding pairRange (aeronautics)Seasonal breederAerial surveyEcologyGeographyAbundance (ecology)Distance samplingFisheryBiologyHabitatPopulationDemographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ducks are inadequately monitored because traditional waterfowl surveys omit most of their breeding range and may be conducted too early for these species which typically nest late in the season. The gap in monitoring is particularly concerning for scoters (genus Melanitta) because the limited available data suggest that the abundance across the three species of scoters in North America has declined since the 1980s. We conducted trial sea duck surveys in central Labrador, Newfoundland, and Labrador, Canada, using both helicopter plot and fixed-wing line-transect surveys (10–19 June and 17–19 June 2009, respectively) to assess the feasibility of conducting specialized surveys for late-nesting waterfowl during the scoter breeding season. We present the results of the fixed-wing line-transect component, which we analyzed in a distance-sampling hierarchical framework to calculate and correct for imperfect detection. We found that the breeding density of Black (Melanitta americana), Surf (Melanitta perspicillata), and White-winged (Melanitta deglandi) Scoters combined was 0.15 (90% credible interval: 0.12–0.18) indicating breeding pairs per km², one of the highest breeding densities of any waterfowl species in the area at this time. Estimates of waterfowl density approximately doubled for all species after accounting for detection because observers only detected between 20% to 40% of all groups depending on the species or genus. Though there was a slight male bias in the sex ratios, groups observed were two individuals (i.e., a breeding pair), suggesting that timing the survey in mid-June captured the breeding window for sea ducks. Despite correcting for detection, breeding densities estimated by the fixed-wing transect component of the survey remained substantially lower than those estimated from the previously published helicopter component, suggesting there were differences in availability bias between the two survey platforms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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