Insights into detection probability of forest bird surveys from comparison of in-person and passive acoustic monitoring point counts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historically, research and monitoring of bird populations has been conducted with in-person point counts; however, passive acoustic monitoring (PAM) recordings transcribed by experts (“PAM point counts”) are rapidly replacing in-person surveys as an approach for counting birds. We reviewed the literature and used case-matched datasets from North America’s boreal forest to show that despite similarities in data structure, in-person and PAM point counts have fundamental differences in the detection process that lead to differences in detectability estimates from distance and removal sampling models. Observer effects on cue rate were more pronounced in PAM than in-person point counts. Cue rate estimates from PAM were significantly higher than from point counts due to earlier time of first detection in PAM point counts, the availability of data with higher-resolution time intervals in removal models, and the exclusion of visual detections. In contrast, exclusion of visual detections from point-count data estimates resulted in lower estimates of perceptibility. Cumulative lower values of detectability estimates from in-person point counts resulted in 15% higher density estimates on average when applied as statistical offsets. We suggest some of the differences in detectability estimates between survey methods are due to human error and/or failure of statistical assumptions and that availability estimates for species that are at least 90% aurally-detected should be preferentially derived from PAM data to reduce bias in density estimates for conservation applications and facilitate continued integration of historic and contemporary point-count datasets. Future research should focus on alternatives to removal modeling and understanding the detection process of automated classifiers to continue to improve detectability estimates and maximize the ability to integrate datasets across data types.
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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 | 0,000 | 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 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 ».