Using Citizen Science Data to Predict the Probability of Occupancy, Colonization, and Extinction of Bicknell’s Thrush (Catharus bicknelli) in the White Mountains of New Hampshire
Notice bibliographique
Résumé
Bicknell’s Thrush (Catharus bicknelli) is a neotropical migrant bird species that breeds in the montane spruce (Picea spp.) and balsam fir (Abies balsamea) forests of Maine, New Hampshire, Vermont, New York, and eastern Canada. This species has a restricted range, a decreasing population, and is facing the significant threat of climate change. I used a multi-season occupancy model to predict the probability of occupancy, colonization, and extinction, of Bicknell’s Thrush, while accounting for the probability of detection. From 2010 to 2021, 597 detections of Bicknell’s Thrush from 276 sampling stations in New Hampshire were recorded. Covariates investigated were elevation, proportion of evergreen forest, deciduous forest, and other landcover types. Detection covariates included survey date, point count start time, and year. The model predicted an overall negative relationship between detection probability and point count start time, where detection declined after 5:00am and then increased after 7:30am. The probabilities of site occupancy and site colonization were best represented by the additive and interactive relationships of elevation and proportion of evergreen forest, respectively. Elevation was the covariate that had the largest beta estimate for occupancy and colonization probability. Probability of local site extinction is best represented by proportion of evergreen forest and has a slight negative relationship. As the White Mountain National Forest of New Hampshire continues to warm, the relationship between a changing climate, upslope movement of the montane spruce-fir forest, and species occupancy will be increasingly important for conservation of the country’s largest concentration of Bicknell’s Thrush habitat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».