Finding the sweet spot in camera trapping: A global synthesis and meta‐analysis of minimum sampling effort
Notice bibliographique
Résumé
Summary Camera traps are one of the most common tools in wildlife and conservation biology. Sampling can document and measure animal presence and activity. Captures can be used to estimate population parameters such as presence, abundance, habitat suitability, and resident species richness of specific populations. Effective camera trapping is relevant to conservation for many reasons. For instance, they can be used to inform pre‐ and post‐restoration efforts, monitor the use of artificial structures by species and assess behaviours like predator–prey interactions. This sampling approach can aid in assessing diversity change, habitat change, pre‐ and post‐restoration efforts, artificial structure effects, species presence, and animal behaviour. We reviewed the literature to collect data and estimate incidence effect size measures for both vertebrate abundance and vertebrate richness to examine the relative efficacy of deploying more camera traps for a given period in different ecosystems. Increasing sampling effort through an increased number of cameras significantly increased net positive abundance detection rates in grasslands and mixed ecosystems. Net richness detection rates in mixed, tropical, deciduous, and grassland ecosystems similarly increased with the number of cameras deployed. The total number of days, however, was not a significant predictor of abundance or richness rates detected in any ecosystem. These findings suggest that deploying relatively more cameras for relatively fewer days provides the most effective estimates of vertebrate abundance and richness for a region.
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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 | 0,032 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».