Occupancy and Detection of Eastern Massasauga Rattlesnakes (Sistrurus Catenatus): Implications for Evaluating Population Recovery Efforts
Bibliographic record
Abstract
Les estimations normalisées de la répartition d'une espèce avant et après la translocation peuvent permettre de déterminer si un projet de réintroduction a été efficace pour l'établissement de la population. La modélisation de l'occupation a gagné en popularité pour estimer la distribution des animaux cryptiques, y compris les serpents de la famille des Vipéridés, car elle peut tenir compte des variations de la probabilité de détection générées par des facteurs spécifiques au site, aux prospections et à la population. Nous avons estimé l'occupation et la probabilité de détection (P) pour une sous-population menacée d'une espèce de crotale cryptique d'Amérique du Nord (Massasauga de l'Est, Sistrurus catenatus), en vue de futures translocations à des fins de conservation. Au cours d'une période de 6 ans, nous avons mené plus de 1740 prospections standardisées répétées sur 40 sites (chacun d'une taille approximative de 2,4 ha) en utilisant deux méthodes (détection à vue et abris artificiels), au cours de trois saisons (printemps, été et automne), et avec différentes types de prospection (prospections individuelles ou en équipe), et nous avons analysé l'historique des détections en utilisant une modélisation de l'occupation. Les Massasaugas ont été détectés dans seulement 10% des sites d'étude (n = 4/40), et l'espèce a été présumée non détectée dans un site supplémentaire après prise en compte de la probabilité de détection (occupation estimée = 13%). La probabilité de détection des Massasaugas variait de 0,01 à 0,73 et était davantage influencée par l'effort de prospection, la saison et du “trap response” (c'est-àdire les individus “positif au piège,” individus trouvés de façon répétée aux mêmes endroits). La probabilité de détection a significativement été augmentée au cours des prospections lorsqu'au moins un serpent “positif au piège” était présent. Parmi les modèles les mieux classés (basés sur l'AIC), les prospections basées sur la détection à vue en équipe au printemps et en été, et aussi les prospections réalisées au moins deux fois par semaine, ont généré des P moyens ≥ 0,15 après avoir tenu compte du “trap response.” Inversement, les prospections d'automne et les prospections basées sur les abris artificiels ont généré un P < 0,15. Notre étude fournit des indications pour tous ceux qui travaillent dans la conservation de petites populations de serpents cryptiques et fournira des informations sur les méthodes de surveillance pour les futures translocations à des fins de conservation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".