Citizen science and collaborative programs help reveal coastal waterbird trends and understand the mechanisms underlying those trends in the Salish Sea and Pacific coast
Notice bibliographique
Résumé
Waterbirds are often used as indicators of ecosystem function across broad spatial and temporal scales. Resolving which species are declining and the ecological characteristics they have in common can offer insights into ecosystem changes and their underlying mechanisms. Using 20 years of citizen science data collected by the British Columbia Coastal Waterbird Survey, we examined trends in abundance of coastal waterbird species, both in the Salish Sea and along the outer Pacific Ocean coast, representing the core wintering coastal bird community of British Columbia, Canada. Results suggest that most populations are stable in both the Salish Sea and Pacific coast regions. However, a quarter of the species displayed significant decline trends in the Salish Sea, compared with only 8% along the Pacific coast. Guild-specific trends indicated that waterbirds occupying the Salish Sea are faring significantly worse than those residing along the outer coastal regions, almost irrespective of dietary specialization or migration distance. Our results provide evidence that differential environmental pressures between the inner and outer coastal regions may be causing overall loss of wintering waterbirds within, or abundance shifts away from, the Salish Sea. We outline potential mechanisms responsible for these observed patterns, including environmental (e.g., climate) and human-induced (e.g., nutrient and chemical pollution) pressures. We also present ongoing collaborative efforts in bird monitoring (e.g., with Indigenous communities) and research priorities to help understand these mechanisms.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».