Quantifying annual spatial consistency in chick-rearing seabirds to inform important site identification
Notice bibliographique
Résumé
Animal tracking has afforded insights into patterns of space use in numerous species and thereby informed area-based conservation planning. A crucial consideration when estimating spatial distributions from tracking data is whether the sample of tracked animals is representative of the wider population. However, it may also be important to track animals in multiple years to capture changes in distribution in response to varying environmental conditions. Using GPS-tracking data from 23 seabird species, we assessed the importance of multi-year sampling for identifying important sites for conservation during the chick-rearing period, when seabirds are most spatially constrained. We found a high degree of spatial overlap among distributions from different years in most species. Multi-year sampling often captured a significantly higher portion of reference distributions (based on all data for a population) than sampling in a single year. However, we estimated that data from a single year would on average miss only 5 % less of the full distribution of a population compared to equal-sized samples collected across three years (min: −0.3 %, max: 17.7 %, n = 23). Our results suggest a key consideration for identifying important sites from tracking data is whether enough individuals were tracked to provide a representative estimate of the population distribution during the sampling period, rather than that tracking necessarily take place in multiple years. By providing an unprecedented multi-species perspective on annual spatial consistency, this work has relevance for the application of tracking data to informing the conservation of 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».