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J-GLOBAL ID：202202225191143851   整理番号：22A1152557

パンデミック中の集団評価のためのコミュニティ科学データの活用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging community science data for population assessments during a pandemic

著者 (4件)： Howell Paige E. (U.S. Geological Survey, Eastern Ecological Science Center, Laurel, Maryland, USA) ,  Devers Patrick K. (U.S. Fish and Wildlife Service, Population and Habitat Assessment Branch, Laurel, Maryland, USA) ,  Robinson Orin J. (Cornell Laboratory of Ornithology, Cornell University, Ithaca, New York, USA) ,  Royle J. Andrew (U.S. Geological Survey, Eastern Ecological Science Center, Laurel, Maryland, USA)
資料名： Ecological Applications  (Ecological Applications)
巻： 32  号： 3  ページ： e2529  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1318A  ISSN： 1051-0761  CODEN： ECAPE7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19パンデミックは野外研究プログラムを破壊し,保全と管理意思決定をより困難にする。しかし,コミュニティ科学データを構造化調査から既存データと結びつける統合モデルを用いて,集団評価を行うことが可能である。人口分布の空間的および時間的変動を特性化するための時空統合モデルを開発した。テキサスとLouisianaの西湾沿岸沿いの2020年の人口サイズを予測するために,この統合モデルを10年間(2010-2020)と9年間の空中調査(2010-2019)Mottled Duck数データに当てはめた。Mottled Duck豊度の推定は,以前の方法を用いて計算した推定値と同程度であったが,より正確で,個体群減少の証拠を示した。毎年のMottled Ducksの空間分布は,これらの豊度”ホットスポット”の位置が時間とともに変化したが,比較的高い豊度の幾つかの濃度によって特徴付けられた。予想豊度は湿地生息場所で覆われた地域の割合が高い地域で高かった。大規模コミュニティ科学データを活用することにより,パンデミックによる構造化調査の混乱にもかかわらず,人口評価を行うことができた。コミュニティ科学プラットフォームへの参加は増え続けているので,ここで開発した統合モデルのようなモデリングフレームワークは,保全と管理意思決定を知らせるためにますます有用になるであろう。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  評価 ,  海岸 ,  コミュニティ ,  湿地 ,  *空中調査 ,  モデル ,  個体群 ,  生息場所 ,  沿岸 ,  ホットスポット ,  加算 ,  テキサス州 ,  キャラクタリゼーション ,  推定量

著者キーワード (7件)： eBird ,  一般化加算モデル ,  統合モデル ,  ルイジアナ ,  モットドアヒル ,  テキサス ,  西湾岸海岸

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  魚類  (FH02020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： パンデミック ,  集団 ,  評価 ,  コミュニティ ,  科学 ,  活用