Using model‐based distance sampling to estimate decadal population change in Northern Gannets (<i>Morus bassanus</i>) across periods spanned by different at‐sea survey methods
Notice bibliographique
Résumé
Seabirds are important sentinels of climate and ecosystem change, but many breeding populations are difficult to monitor because of the remoteness and inaccessibility of their colonies, and the sometimes cryptic nature of their nests and burrows. Large‐scale monitoring of seabird populations at sea can also be used to estimate population trends and inform conservation efforts. However, although modern survey techniques can be used to estimate absolute abundance, many older survey methodologies have recorded only relative, and possibly biased, abundance. These approaches are exemplified in the western North Atlantic, where seabirds have been surveyed at sea using modern methods (Eastern Canada Seabirds at Sea, or ECSAS) since 2006, but under the simpler PIROP ( Programme intégré de recherches sur les oiseaux pélagiques ) protocol from 1965 to 1992. Methodological differences between these survey types limit our understanding of long‐term trends in seabird populations, both in the western North Atlantic and elsewhere. Hence, we conducted simultaneous surveys using both methods from 2014 to 2021 and used advances in model‐based distance sampling to allow comparison across these longer‐term datasets. We validated our methodology by comparing population trends of Northern Gannets Morus bassanus using the at‐sea data and breeding colony surveys. The trend in abundance at sea (2.69% increase annually) was similar to that at breeding colonies (2.91% increase annually), suggesting that our combined approach can be used to estimate seabird population changes robustly across the period spanned by the two survey programmes. We envision that analyses using similar combined survey methods could reveal decadal population trends and changes in conservation status of many seabird species that currently lack such information because of the absence of colony counts.
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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 | 0,001 | 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 ».