Same view through a different lens: Comparing population trends for North American birds using eBird and the Breeding Bird Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Confidently estimating population trends is of vital importance for a wide range of ecological, conservation, and management applications. North America has 2 major data sources for estimating population trends of breeding birds—the North American Breeding Bird Survey (BBS) and the global participatory science project eBird. Because the surveys differ in protocols, coverage, and data analysis, their trend estimates are expected to vary in magnitude, direction, and/or precision for at least some species and regions. Here, we compare independently derived estimates of population change between 2012 and 2022 for every combination of species and bird conservation region (BCR) covered by both surveys (n = 5,577 combinations) as well as aggregated across entire ranges or within the U.S. or Canada. Uncertainty was substantial for both surveys, though more prevalent for BBS (81% of credibility intervals for estimates included zero) than eBird (34% of confidence intervals overlapped zero). We found agreement of trend directions between the 2 surveys. Only 1.3% of estimated trends were significant in opposite directions between the 2 surveys for all species/BCR combinations, with the median difference in trend magnitude being –0.02% (BBS minus eBird trend). Correlations between the 2 were strongest for estimates that were graded as being high credibility compared to estimates judged to have medium or low credibility. Both surveys were subject to species, taxonomic, and regional effects that influenced agreement. Overall, we show where trend estimates derived from BBS and eBird agree, explore where they diverge, present several comparisons to assist in interpreting results from both surveys, and inform efforts to integrate information from each.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».