Improving bird abundance estimates in harvested forests with retention by limiting detection radius through sound truncation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT An inherent challenge with acoustically surveying birds is that the distance at which they can be detected depends on how far their song can be heard. We developed a distance-based sound detection space truncation method to correct for variable sampling radii due to surveying in forested or open conditions. The method was pivotal in evaluating bird responses to retention patches; without this methodological advancement, the impact of retention patches on songbird abundance was vastly underestimated. In the boreal forest, these patches of live trees are retained in regenerating harvested forests to provide ecological services for species adapted to natural disturbances. Although we did not verify our a priori assumption with ground observations, our findings suggest that limited-distance sampling better captures the effects of retention patches on bird use of harvested forests. When evaluated using unlimited distance surveys, retained trees had a negligible effect on bird abundance, whereas applying detection distance truncation highlighted the importance of retention on forest birds. We found that early to mid-seral forest songbirds benefited from retention patches, with notable increases in abundance after 10 years of regeneration. The size of retention patches, ranging from 0.1 to 1.2 ha, did not have a linear relationship with bird abundance. Instead, edge effects stemming from the configuration of these patches emerged as key determinants of abundance for the majority of the species studied. Retention patches that were nearest to unharvested forests were used the most, compared to further into harvest areas. Our research not only highlights the underestimated impact of small-scale live tree retention on forest songbirds but also introduces a significant methodological innovation in the field of acoustic monitoring.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».