Evaluating camera‐based methods for estimating badger ( <i>Meles meles</i> ) density: Implications for wildlife management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and precise assessment of population density plays a critical role in effective wildlife management, but reliable estimates are often difficult to obtain. Camera traps have emerged as valuable noninvasive tools for studying elusive species, offering cost‐effective solutions for both marked and unmarked populations. We evaluated the consistency of badger ( Meles meles ) density estimates obtained from the random encounter model (REM) and camera trap distance sampling (CT‐DS) with independent estimates from spatial mark‐resight (SMR) models and quantified the bias in CT‐DS arising from animals reacting to camera traps. Six camera trap surveys were conducted in Cornwall, UK, in 2019 and 2021, and data were used to estimate badger density using the REM and CT‐DS. Four sites were included in a badger vaccination research project, providing an opportunity to mark badgers with uniquely identifiable fur clips to facilitate resighting within a SMR framework. We found consistency in the density estimates across all methods, but results had wide confidence intervals. Density estimates derived from CT‐DS tended to be higher than those from the REM and were sensitive to the exclusion of reactive sequences, resulting in a twofold decrease in the estimated density in one case. The REM tended to be the most precise method; however, where badger density was low, precision was low using all methods. Practical implication: our findings suggest animal density can be assessed from camera traps in the absence of individual identification; however, it is important to account for reactive behaviours, especially where such behaviour is prevalent. In these circumstances, we recommend utilising the REM which offers a clear methodology for addressing bias arising from reactive sequences. In addition, we emphasise the need for improved precision to ensure the effectiveness of these methods in the context of wildlife management. We offer practical considerations to facilitate the broader application of these methods, drawing upon the example of disease control through badger vaccination.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».