Patterns and drivers of population trends on individual Breeding Bird Survey routes using spatially explicit models and route-level covariates
Notice bibliographique
Résumé
Spatial patterns in population trends, particularly those at fine geographic scales, can help better understand the factors driving population change in North American birds. The standard trend models for the North American Breeding Bird Survey (BBS) were designed to estimate changes in relative abundance through time (trend) within broad geographic strata, such as countries, Bird Conservation Regions, U.S. states, and Canadian territories or provinces. Calculating trend estimates at the level of the BBS’s individual survey transects (“routes”) allows exploration of finer spatial patterns and estimation of the effects of covariates, such as habitat loss or annual weather, on both relative abundance and trend. Here, we describe four related hierarchical Bayesian models that estimate trends for individual BBS routes. All four models estimate route-level trends and relative abundances using a hierarchical structure that shares information among routes, and three of the models share information in a spatially explicit way. The spatial models use either an intrinsic Conditional Autoregressive (iCAR) structure or a distance-based Gaussian Process (GP) to estimate the spatial components. We fit all four models to data for 71 species and then, because of the intensive computations required, fit two of the models (one spatial and one non-spatial) for an additional 216 species. In a leave-future-out cross-validation, the spatial models outperformed the non-spatial models for 284 out of 287 species. The best approach to modeling the spatial components depends on the species being modeled; the Gaussian Process had the highest predictive accuracy for 69% of the species tested here and the iCAR was better for the remaining 31%. We also present two examples of route-level covariate analyses focused on spatial and temporal variation in habitat for Rufous Hummingbird (Selasphorus rufus) and Horned Grebe (Podiceps auritus). In both examples, the inclusion of covariates improved our understanding of the patterns in the rate of population change for both species. Route-level models for BBS data are useful for visualizing spatial patterns of population change, generating hypotheses on the causes of change, comparing patterns of change among regions and species, and testing hypotheses on causes of change with relevant covariates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».