Integrating counts from rigorous surveys and participatory science to better understand spatiotemporal variation in population processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of variation in population processes (e.g. population growth) across broad spatiotemporal scales is fundamental to population ecology and critical for conservation decision‐making. Count data from rigorous surveys (e.g. surveys with probabilistic sampling design and distance sampling information) can inform population processes but are often limited in space and time. Participatory science data cover broader spatiotemporal extents but are prone to bias due to limited to no sampling design and lack of distance sampling information, hindering their capability of informing population processes. Here, we developed an integrated dynamic N‐mixture model that jointly analyses rigorous survey and participatory science data to inform population growth at broad spatiotemporal extents. The model contains a flexible scaling parameter that allows fixed and random effects to account for biases and errors in participatory science data. We conducted simulations to evaluate the inference performance of this model across a broad range of spatial and temporal overlap between rigorous survey and participatory science data. We also conducted a case study of Baird's Sparrow ( Centronyx bairdii ), a species of conservation concern, to illustrate the application of the integrated model with rigorous survey data from the Integrated Monitoring in Bird Conservation Regions programme and participatory science North American Breeding Bird Survey and eBird data. Simulations showed that the integrated model improved precision without biasing parameter estimates, in comparison with a model informed by rigorous survey data alone. The case study further demonstrated the utility of the integrated model for quantifying range‐wide, long‐term population processes and environmental drivers despite limited spatiotemporal extent of rigorous survey data. In particular, we found that population growth rate peaked under medium temperature, which were only apparent in the integrated model. The integrated model developed in this study is useful for understanding wildlife population processes at broad spatiotemporal scales with count data. The flexible structure of this model, in particular the scaling parameter, makes it highly adaptable to a broad range of ecological systems and survey procedures. These properties make this modelling approach highly relevant for both population ecology and conservation practice.
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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 | 0,003 | 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 ».