Population Variability and Apparent Recent Decline of River Birds in the Indian Himalaya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Abundance estimates are critical to animal conservation in the tropics and sub‐tropics, but assessments for some species and ecosystems in these regions are poorly developed. Estimates are particularly scarce for subtropical mountain rivers where some river organisms reach their greatest global diversity while being at risk from global change. We addressed these issues along rivers in the western Indian Himalaya, focusing on 12 bird species with varying dependence on river production, distribution, abundance, and detectability. We estimated river bird abundance through repeat field counts across 5 years using N‐mixture models to correct for imperfect detection from sparse data over an altitudinal range of 330–3100 m. Estimated abundances were modeled against elevation, flow, and river width as covariates. Detection probabilities overall were greatest in flycatching insectivores connected closely to the river channel and lowest in two piscivorous kingfishers. Patterns of abundance also varied among groups particularly in relation to elevation, with river passerines mostly recorded at mid and higher elevations and piscivorous taxa recorded mostly below 1600 m a.s.l. Five species apparently declined in overall population size by 5%–10% across the 5‐year study, in three cases matching national scale trends recorded by citizen science platforms. Our results reveal the utility of open N ‐mixture models in assessing population trends of specialized river organisms in subtropical mountain environments where high‐resolution data are difficult to collect. The data also hint at possible threats to Himalayan rivers that could affect this globally unique community of river birds.
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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 | 0,000 | 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 découle