Camera traps offer reliable estimates compared to ground surveys for monitoring duck pairs and broods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring breeding waterfowl populations with ground‐based pair and brood surveys informs management and conservation decisions. However, surveys are often limited temporally and may miss individuals that are not present or available for detection at the time of the survey. Alternative methods to monitor waterfowl such as camera traps may be more appropriate to measure relative abundance, but it is unknown how camera trap surveys compare to ground‐based surveys. We conducted concurrent walk‐up pair and brood surveys on 20 wetlands in Manitoba, Canada and deployed cameras set to take pictures at 10‐min intervals during daylight hours. We compared indices of relative abundance and species richness of ducks and ducklings on small prairie wetlands (<3.8 ha) detected with ground‐based and camera trap surveys and make recommendations regarding the time of day and duration of camera surveys. As predicted, camera surveys detected more ducks, ducklings, and duck species than ground surveys counted. Importantly, camera surveys detected ducks and ducklings at wetlands that ground surveys did not. Both duck and duckling observations were positively associated between survey methods (ducks: R 2 = 0.22, F 1,17 = 4.83, P = 0.04, ducklings: R 2 = 0.49, F 1,15 = 14.16, P = 0.002). We found that cameras are a useful tool to survey relative duck abundance, and the extended temporal surveillance of cameras reduces false negatives.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».