Drone‐based radiotelemetry and imagery systems provide an advantage over traditional techniques for estimating survival of dependent juveniles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional methods for estimating juvenile survival in wildlife populations often rely on marking and tracking individual young. However, traditional methods can introduce bias into survival estimates via the capture or handling process and are logistically challenging to implement. Alternatively, researchers studying avian and mammalian species that provide parental care can mark and monitor adults to estimate survival probability of the unmarked offspring. We implemented a field sampling approach using unoccupied aerial vehicles (UAVs, i.e., drones) to estimate detection probabilities and pre‐fledging survival of blue‐winged teal (Spatula discors) by marking and resighting adult females with broods (n = 27). We used a combination of 2 methods to detect marked females, drone‐based VHF radiotelemetry and multispectral imagery, to estimate brood detection and apparent survival using Cormack‐Jolly‐Seber models. We compared between the VHF drone and the camera drone to investigate the ability of the VHF drone to locate marked females and thermal cameras to detect broods. Detections using the camera drone were informed by prior location cues from the VHF drone, meaning that detections were not independent but instead relied on the cues provided by the VHF drone. We monitored marked females and their unmarked broods weekly during the summer of 2023 in Saskatchewan, Canada. Of marked females, 9 suffered complete brood loss (33%), 4 had unknown fates (15%), 14 had at least one duckling survive to 35 days (52%), and we observed that 120 of 230 ducklings survived. Detection probability for sampling with the VHF drone remained constant over time (mean = 0.920), whereas detection probability using the camera drone increased with each sampling occasion (mean = 0.756). Weekly brood survival probability increased with brood age and were similar between survey methods (VHF: mean = 0.907; camera: mean = 0.898). Capitalizing on the interdependence of unmarked juveniles and marked adults, and drone‐based methodology, our approach allowed us to effectively and efficiently estimate juvenile survival for waterfowl. Our approach is applicable to a range of other species as well, where providing more precise and efficient field sampling methods for monitoring vital rates and population dynamics can enhance ecological understanding and resultant management practices.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».