Contract nr. 699PED/2022
RAPORT ŞTIINŢIFIC ETAPA 2023
Contract nr. 699PED/2022
etapa nr. 2/2023; PN-III-P2-2.1-PED-2021-1965;
Aplicație interactivă pentru estimarea abundenței animalelor sălbatice
București 2023
Cuprins
Activitatea 2.1 Actualizarea cerințelor aplicației de estimare a abundenței și ocupanței speciilor de animale sălbatice 4
Interviuri semistructurate cu utilizatori potențiali ai aplicației; 4
Activitatea 2.2 Dezvoltarea de ghiduri specifice pentru estimarea ocupanței și abundenței animalelor sălbatice 7
Ghid draft privind tehnologiile folosite în estimarea abundenței speciilor de animale sălbatice (completare capitol analize statistice, cod analize) și Versiune finală ghid privind tehnologii și metode folosite în estimarea abundenței speciilor de animale sălbatice (inclusiv cod R pentru exemplificarea unor metode) 7
Activitatea 2.3 Dezvoltarea aplicației interactive pentru estimarea abundenței speciilor de animale sălbatice 8
Activitatea 2.4 Diseminarea rezultatelor 13
Actualizare webpage proiect 13
Comunicare pe conturi social media și rezultate la conferințe științifice 15
Comunicare rezultate la conferințe naționale/internaționale 15
Articol științific trimis spre publicare 16
Gradul de îndeplinire a rezultatelor 16
Rezumat executiv al activităților realizate în perioada 01/12/2023 – 31/12/2023 18
Proiectul “Aplicație interactivă pentru estimarea abundenței animalelor sălbatice -
WildPop” are ca scop accesibilizarea analizelor ierarhice cu date colectate de personalul cu atribuții în conservarea diversității biologice, astfel încât să se îmbunătățească
estimările demografice ale populațiilor speciilor de animale sălbatice din România. Acest obiectiv principal se va atinge prin dezvoltarea, testarea și punerea la dispoziție a unei
aplicații interactive de evaluarea a abundenței și distribuției animalelor sălbatice care să poată utiliza date obținute de cercetători și administratorii fondurilor de vânătoare.
Obiectivele specifice ale proiectului WildPop sunt:
O1: Evaluarea inițiativelor din România de estimare a abundenței sau ocupanței
animalelor sălbatice, urmărind în principal inițiativele dedicate speciilor de carnivore mari de interes comunitar (urs, lup și râs);
O2: Realizarea în parteneriat cu actori locali a unui ghid de monitorizare eficientă și robustă a evoluției abundenței sau ocupanței animalelor sălbatice folosind date de prezență a indivizilor nemarcați;
O3: Dezvoltarea unei aplicații interactive pentru estimarea abundenței sau ocupanței animalelor sălbatice utilizând pachetul R Shiny;
O4: Facilitarea dezvoltării pieței de servicii de consultanță privind estimarea abundenței sau ocupanței animalelor sălbatice prin training-ul părților interesate (e.g., autorități publice, manageri de fonduri de vânătoare, administratori de arie protejate).
Proiectul este implementat de o echipă de cercetători cu experiență în conservarea diversității biologice, programare și modelare statistică în perioada 27/06/2022 - 21/06/2024.
Etapa 2 a proiectului, intitulată “ Stadiu beta aplicație interactivă de estimare a abundenței speciilor de animale sălbatice” s-a derulat în perioada 01/01/2022 – 31/12/2023.
Interviuri semistructurate cu utilizatori potențiali ai aplicației;
Pentru determinarea cerințelor minime pentru aplicația de estimare a ocupanței și
abundenței animalelor sălbatice s-au realizat o serie de interviuri cu întrebări predefinite și demonstrarea variantei beta a aplicației. Interviurile și demonstrațiile s-au realizat în cadrul mai multor deplasări ale membrilor echipe la administratori de arii protejate.
În total s-au realizat interviuri semistructurate cu 26 utilizatori potențiali ai aplicației in
cadrul a 3 evenimente: workshop realizat de Ministerul Mediului la Covasna cu manageri de arii protejate din regiunea centru (8 interviuri), workshop realizat de Ministerul Mediului în județul Caras-Severin (Muntele Mic și Socol) cu manageri de arii protejate din regiunea vest (10 interviuri) și workshop realizat la Govora (8 interviuri). In plus, s-
au efectuat deplasări la sediile unor administrații de arii protejate (4 interviuri Parcul Natural Putna Vrancea, 8 interviuri Parcul National Domogled si 4 interviuri Parcul Natural Porţile de Fier). In cadrul acestora s-au obținut informații despre modalitățile de obținere de date (echipamente utilizate de administratori, frecventa, stocare) si modalități de prelucrare. De asemenea s-au prezentat versiuni de analiza a ocupantei si abundentei, obținând feedback asupra potențialului de utilizare și a modului în care trebuie structurată aplicația.
O etapă importantă în realizarea aplicației a constat în revizuirea sistematică a datelor din literatură care prezintă aceste modele. Astfel, au fost analizate 668 articole publicate între anii 2002 și 2022, analizându-se: speciile pentru care s-au realizat studiile, locația studiilor, tipul de modele, designul de studiu etc. Xxxxxx obținute arată că majoritatea studiilor se concentrează pe mamifere și păsări. Metodele de colectare a datelor au inclus detecție vizuală, supravegheri acustice, camere și capcane, unele studii combinând
multiple tehnici. Majoritatea studiilor s-au realizat in Statele Unite, reprezentând 46% din articolele publicate. În ceea ce privește abordările de modelare, cele mai multe modele au
fost single season single species si N-mixture, adică modelele pe care le-am demonstrat în aplicația WildPop.
Figura 1 Participare la workshop-ul organizat de Ministerului Mediului la Covasna. Au participat reprezentanți ai Agenției Nationale pentru Arii Naturale Protejate, Agenții de Protecția Mediului, Garda de Mediu, administatori de fonduri cinegetice.
Deși modelarea ierarhică a câștigat popularitate, citările pentru aceste articole au rămas relativ modeste, doar câteva atingând peste 100 de citări. Analiza autorilor a dezvăluit o rețea foarte colaborativă de cercetători, cu autori cheie contribuind semnificativ la dezvoltarea și diseminarea domeniului. Rețelele de coautorat și de cocitare au subliniat importanța autorilor care pot face legătura între diferite grupuri științifice și a celor care au contribuții substanțiale la metodele de modelare ierarhică. În ciuda creșterii sale, domeniul se confruntă cu provocări legate de standardizarea practicilor de modelare și raportare. Deși eforturile de abordare a acestor probleme sunt în curs, un cadru coeziv pentru modelarea ierarhică în ecologie este încă în curs de dezvoltare.
Figura 2 Legăturile dintre taxoni, modalitatea de culegere a datelor și tipul de modele în cele 668 de articole analizate
Articolul este publicat preprint pe platforma Authorea și este în review la revista Global Ecology and Conservation (Q2 după AIS), primind în Noiembrie 2023 decizia Major
Revision.
Xxxxxxxxxx, X., Xxxxxxx, V. D., Xxxxxxxxx, S., Xxxx, X., Xxxxxxxxx, S. R., Xxxxx, M. D., & Xxxxxxx, R. I. (2023). A synthesis of applied hierarchical modeling in population
ecology: topics, authorship, impact and ways forward. Authorea. xxxxx://xxx.xxx/00.00000/xx.000000000.00000000/x0
Ghid draft privind tehnologiile folosite în estimarea abundenței speciilor de animale
sǎlbatice (completare capitol analize statistice, cod analize) çi Versiune finalǎ ghid privind tehnologii çi metode folosite în estimarea abundenței speciilor de animale sǎlbatice
(inclusiv cod R pentru exemplificarea unor metode).
În perioada contractuală, echipa de proiect a finalizat ghidul privind tehnologiile și
metodele folosite în evaluarea abundenței animalelor sălbatice. Ghidul, care are 25 de pagini este disponibil în limba engleză pe pagina web a proiectului, urmând a fi adaptată și tradusă în limba română în perioada următoare. Ghidul include o introducere în
metodele de sampling (urme, excremente, ADN, auditiv, observare directă, citizen science, interviuri), o prezentare a metodelor de estimare (modele de estimare a
ocupanței, modele N-mixture), aspecte practice pentru dezvoltarea unui studiu de acest tip, exemplificarea unui model single season single species si a unuia N-mixture.
Manualul va fi discutat încă o dată la workshop-ul din anul 3, urmând ca versiunea publicabilă în GitHub să includă observațiilor celor interesați.
Manualul a fost transpus și într-o pagină web de prezentare a aplicației disponibilă la adresa xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/
Figura 3 Aspecte incluse în pagina web de prezentare a aplicației xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/
Activitatea a inclus selectarea și testarea funcțiilor R necesare pentru modulele aplicației WildPop, Dezvoltarea aplicației Wildpop modul sampling (versiune beta), dezvoltarea
aplicației Wildpop modul input date și preprocesare (versiune beta) și dezvoltare aplicației Wildpop modul analiză și rezultate (versiune beta).
Modul simulare, disponibil în faza beta la adresa xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxx/ a fost realizat cu pachetele R shiny (framework), unmarked (modelare), MuMin (mediere modele) și DT (datatable vizualizare tabele). Modulul include un panel de introducere a variabilelor inițiale (număr de situri, număr de vizite, probabilitate naivă de ocupare, probabilitate naivă de detecție) și de vizualizare a rezultatelor (sumar model nul, sumar
model cu covariată pentru ocupanță, sumar model cu covariată pentru detecție, sumar model complet, comparație modele). O imagine a aplicației este prezentată în Figura 4.
Aplicația nu include încă explicațiile ajutătoare. Codul este o versiune Shiny a codului R din pagina xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/xxxxxxxx-xxxxxxxx/
Figura 4 Aplicație simulare modelare, disponibilă la xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxx/
Un fragment de cod pentru versiunea actuală a aplicației este redat mai jos:
#ui
ui <- fluidPage(
titlePanel("Occupancy Model Simulation with Region Covariate"),
sidebarLayout( sidebarPanel(
numericInput("seed_input", "Set Seed for Reproducibility", value = 1234, min = 1), sliderInput("n_sites_input", "Number of Sites", min = 10, max = 200, value = 100), sliderInput("n_vis_input", "Number of Visits", min = 1, max = 10, value = 4), sliderInput("psi_input", "Probability of Occupancy (psi)", min = 0, max = 1, value = 0.7), sliderInput("p_input", "Detection Probability (p)", min = 0, max = 1, value = 0.6), actionButton("run_model", "Run Model")
),
mainPanel( tabsetPanel(
tabPanel("Null Model Summary", verbatimTextOutput("null_model_summary"),
helpText("This tab displays the summary of the null model without any covariates.")), tabPanel("Region Model Summary",
[ completare cod ] # server
server <- function(input, output) {
# Reactive expression for model data simulate_data <- eventReactive(input$run_model, {
if (!is.null(input$seed_input) && input$seed_input != "") { set.seed(input$seed_input)
}
Region <- factor(c(rep("G", input$n_sites_input/2), rep("B", input$n_sites_input/2)), levels = c("G", "B"))
tocc <- rbinom(input$n_sites_input, 1, input$psi_input)
obsocc <- matrix(rbinom(input$n_sites_input * input$n_vis_input, 1, tocc * input$p_input), nrow = input$n_sites_input,
ncol = input$n_vis_input)
unmarkedFrameOccu(y = obsocc, siteCovs = data.frame(Region = Region))
})
# Run and summarize the null model output$null_model_summary <- renderPrint({ model.Null <- occu(~1 ~1, data = simulate_data()) summary(model.Null)
})
[ completare cod ]
Aplicația pentru modelare single season single species, este disponibilă la adresa xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxx/ a fost realizat cu pachetele R shiny (framework) și unmarked (modelare). Modulul include un panel de introducere a datelor inițiale
(format csv sau txt), selectarea coloanelor pentru observații și a covariatei pentru observații, rulare model și afișare rezultate. Aplicația încarcă datele utilizatorului (poate încărca și date demo), verifică formatul datelor, scalează covariata și rulează modele (null și full model). O imagine a aplicației este prezentată în Figura 5. Aplicația nu include încă explicațiile ajutătoare. Codul este o versiune Shiny a codului R din pagina xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/xxxxxxxxx-xxxxxxxxx/
Un fragment de cod pentru versiunea actuală a aplicației este redat mai jos:
UI
ui <- fluidPage(
titlePanel("N-mixture Model with Unmarked and MuMIn"), sidebarLayout(
sidebarPanel(
fileInput('file1', 'Choose CSV/TXT File', accept = c('.csv', '.txt')), tags$hr(),
# Arrange checkboxes and radio buttons horizontally fluidRow(
column(6, uiOutput("countColumnCheckboxes")), column(6, uiOutput("covariateRadioButton"))
),
actionButton("runModelComparison", "Compare Models by AIC"), selectInput("selectedMixture", "Select Mixture Type", choices = c("P", "NB", "ZIP")), actionButton("runModel", "Run Model with Covariate")
),
[continuare cod]
server <- function(input, output, session) {
# Reactive expression to read the uploaded file data_reactive <- reactive({
req(input$datafile) inFile <- input$datafile
if (grepl(".csv$", inFile$name)) { read.csv(inFile$datapath, header = TRUE)
} else {
read.table(inFile$datapath, header = TRUE, sep = "\t")
}
})
# Generate UI for selecting visit columns output$visits_ui <- renderUI({
df <- data_reactive() req(df)
checkboxGroupInput("visits", "Select Visit Columns", names(df), selected = names(df)[1:2])
})
[continuare cod]
Aplicația pentru modelare abundență tip N-mixture, este disponibilă la adresa
xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxxx/ și a fost realizat cu pachetele R shiny
(framework), MuMin (ierarhizare modele), unmarked (modelare) și DT. Modulul include un panel de introducere a datelor (csv sau txt), verificarea datelor, rularea unui model null cu cele trei tipuri de distribuții din pcount unmarked (P, ZIP, NB) pentru a selecta
modelul cel mai potrivit, rularea modelului full cu covariate cu distribuția selectată de utilizator și afișarea rezultatelor. O imagine a aplicației este prezentată în Figura 5.
Aplicația nu include încă explicațiile ajutătoare. Codul este o versiune Shiny a codului R din pagina xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/xxxxxxxxx-xxxxxxxxxx/
UI
ui <- fluidPage(
titlePanel("N-mixture Model with Covariate"), sidebarLayout(
sidebarPanel(
fileInput('file1', 'Choose CSV/TXT File', accept = c('.csv', '.txt')), tags$hr(),
# Arrange checkboxes and radio buttons horizontally fluidRow(
column(6, uiOutput("countColumnCheckboxes")), column(6, uiOutput("covariateRadioButton"))
),
actionButton("runModelComparison", "Compare Models by AIC"), selectInput("selectedMixture", "Select Mixture Type", choices = c("P", "NB", "ZIP")), actionButton("runModel", "Run Model with Covariate")
),
mainPanel( tabsetPanel(
tabPanel("Null Model Results", DTOutput("modelComparisonOutput"),
helpText("This tab displays the AIC comparison of different models.")), tabPanel("Covariate Model Results",
verbatimTextOutput("modelOutput"),
helpText("This tab shows the summary of the selected model with the covariate."))
)
)
),
[continuare cod]
# Model comparison using MuMIn observeEvent(input$runModelComparison, { req(input$file1, input$countColumns)
df <- read.csv(input$file1$datapath)
countData <- df[, input$countColumns, drop = FALSE] umf <- unmarkedFramePCount(y = countData)
models <- list()
for (mixture in c("P", "NB", "ZIP")) {
models[[mixture]] <- pcount(~ 1 ~ 1, data = umf, mixture = mixture)
}
modelComparison <- model.sel(models) aicValues <- as.data.frame(modelComparison)
output$modelComparisonOutput <- renderDT({ aicValues })
})
# Run model with selected mixture and covariate observeEvent(input$runModel, {
req(input$file1, input$countColumns, input$covariateColumn, input$selectedMixture) df <- read.csv(input$file1$datapath)
[continuare cod]
În etapa următoare vom completa textul ajutător, introduce elemente de vizualizare mai complete (tabel și grafic), vom permite accesarea unor date din server (exemple) și
exportarea rezultatelor. De asemenea, după ajungerea la versiunea publică, toate aplicațiile Shiny vor fi unite într-o singură fereastră.
Activitatea 2.4 Diseminarea rezultatelor
În conformitate cu prevederile proiectului și obligațiile contractuale, a fost realizată pagina web de prezentare a proiectului în limba română (xxxxx://xxxxxx.xx/?xxxx_xxx0000) și limba engleza (xxxxx://xxxxxx.xx/?xxxx_xxx0000). Această include rezultatele proiectului la zi, precum și link-uri către produsele realizate. De menționat că a fost realizată și o pagină web a
aplicației xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx/
În perioada 26-29 iunie 2023, Universitatea din București și Agenția pentru Protecția Mediului Vrancea au organizat workshopul Estimarea abundenței și ocupanței speciilor în vederea informării asupra eficienței măsurilor de conservare. Workshopul a fost derulat în Parcul Natural Putna Vrancea. La workshop au participat 26 de invitați (cercetători de la
Universitatea București, Universitatea Xxxxxxx Xxxxxxxxx, APM Vrancea, Asociația pentru Conservarea Diversității Biologice, Parcul Natural Putna Vrancea, Universitatea Columbia NY, Direcția Silvica Vrancea). O parte din invitați au fost susținuți financiar de APM Vrancea (9 invitați), restul prin proiect PED. Programul workshop-ului a fost următorul: prezentarea proiectului WildPop, discuții libere pe tema modelării abundenței și ocupanței speciilor, verificarea funcționării pe laptopurile participanților a ultimelor versiuni R, Rstudio și a pachetelor R ce au fi utilizate, curs aplicativ Introducere în R (instructor Xxxxxxxx Xxxx), Modelarea abundenței și ocupanței speciilor: introducere în modele ierarhice, cerințe interfață grafică aplicații Shiny pentru modelare fără programare în R (instructori Xxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxxxxx Xxxxxxxxxx),
curs aplicativ Introducere în R și R pentru metode ierarhice (instructori Xxxxxxx Xxxx, Xxxxxx Xxxxxxx), Categorii de date utilizabile în metode ierarhice, metode de colectare date studiu de caz date LIFE ROsalia (Xxxxxxxxx Xxxxxxxxxx), dezbatere conținut Aplicație WildPop (Xxxxxxxxx Xxxxxxxxxx) și aplicație culegere date prezență LIFE
XXxxxxx (moderatori Xxxxxx Xxxxx, Xxxxx Xxx), follow-up workshop aplicație WildPop.
Figura 7 Workshop Estimarea abundenței și ocupanței speciilor în vederea informării asupra eficienței măsurilor de conservare, 26-29 iunie 2023, Parcul Natural Putna Vrancea
Comunicare pe conturi social media çi rezultate la conferințe çtiințifice
Pentru diseminarea proiectului, pe lângă pagina web a proiectului și pagina aplicației, se utilizează și conturile social media xxxxx://xxx.xxxxxxxx.xxx/XxxxxxxxxxxxXxxxxxxxxXX (7.8K followers), xxxxx://xxx.xxxxxxxx.xxx/XXXXXX/ (1.6 k followers) și contul Twitter @rlaurentiu1. Au fost realizate postări care indică stadiul proiectului, urmând ca atunci
când aplicația va fi publică acestea să fie intensive și cu subiecte specifice de utilizare.
Comunicare rezultate la conferințe naționale/internaționale
În 2023 au fost prezentate 3 lucrări la conferințe internaționale, respectiv:
Xxxxxxxxxx X., Xxxxxxx R.I., XxxxxxxX.D., Xxxx X., Xxxxx M.D., Xxxxxxxxx X. Hierarchical methods for alien species data collection. In Xxxxxxxxx X., Xxxxxxxx X., Xxxxx X., Xxxxxxxxxx X., Xxxxxxxxxxxx X. (Eds.) (2023). Book of Abstracts. Joint
ESENIAS and DIAS Scientific Conference 2023 and 12th ESENIAS Workshop
‘Globalisation and invasive alien species in the Black Sea and Mediterranean regions – management challenges and regional cooperation’, 11–14 October 2023, Varna, Bulgaria, IBER-BAS, ESENIAS, DIAS, 152 pp. (prezentare de Xxxxxxx Xxxxxxxxx)
Xxxxx X. Xxxxxxxxxx X. (2023) Modeling the Distribution of Saproxylic Insects in Europe Under Different Climate Change Scenarios. International Association of
Climatology Conference Climate, water and society: changes and challenges, 3 – 7 July 2023 Bucharest (prezentare de Xxxxxx Xxxxx)
Xxxxxxxxxx X. (2023) WildPop: modelling abundance and occupancy for non-coders.
Environment at Crossroads: SMART approaches for sustainable future, 17-18 November 2023, Bucharest (prezentare de Xxxxxxxxx Xxxxxxxxxx).
Articol çtiințific trimis spre publicare
A fost pregătit și trimis spre publicare un articol științific. Articolul este publicat preprint pe platforma Authorea și este în evaluare la revista Global Ecology and Conservation (Q2 după AIS), primind în Noiembrie 2023 decizia Major Revision.
Xxxxxxxxxx, X., Xxxxxxx, V. D., Xxxxxxxxx, S., Xxxx, X., Xxxxxxxxx, S. R., Xxxxx, M. D., & Xxxxxxx, R. I. (2023). A synthesis of applied hierarchical modeling in population
ecology: topics, authorship, impact and ways forward. Authorea. xxxxx://xxx.xxx/00.00000/xx.000000000.00000000/x0
Gradul de îndeplinire a rezultatelor
Rezultatele propune pentru Etapa 2 2023, precum și gradul de îndeplinire sunt:
Indicatori rezultat | Îndeplinit |
Ghid privind estimarea ocupanței și abundenței animalelor sălbatice (disponibil pe pagina web a proiectului) | Îndeplinit 100% |
Aplicație estimare abundență animale sălbatice stadiu beta (modul sampling, modul input date și preprocesare, modul analiză și rezultate) (disponibile online); | Îndeplinit 100% |
1 workshop cu utilizatori aplicație (realizat în arealul Parcului Natural Porțile de Fier) | Da Îndeplinit 100% |
Prezentare rezultate proiect la 3 conferințe științifice (detalii disponibile pe pagina proiectului); | Da Îndeplinit 100% |
1 articol științific trimis spre publicare (versiunea preprint disponibila xxxxx://xxx.xxx/00.00000/xx.000000000.00000000/x0). | Da Îndeplinit 100% |
Rezumat executiv al activitǎților realizate în perioada 01/12/2023 – 31/12/2023
Proiectul Experimental Demonstrativ PN-III-P2-2.1-PED-2021-1965 “Aplicație interactivă pentru estimarea abundenței animalelor sălbatice - WildPop” derulat de Universitatea din București în calitate de coordonator, are ca obiectiv principal
accesibilizarea analizelor statistice ierarhice ale datelor de prezență/absență a animalelor sălbatice colectate de personalul cu atribuții în conservarea diversității biologice. Pentru
atingerea acestui obiectiv se va dezvolta, testa și punere la dispoziția factorilor interesați a unei aplicații interactive de evaluarea a abundenței și distribuției animalelor sălbatice care poate utiliza date obținute de cercetători și administratorii fondurilor de vânătoare.
Interviuri semistructurate cu utilizatori potențiali ai aplicației derulate prin deplasarea în zonele în care aceștia lucrează, revizia sistematică a 668 articole publicate între anii 2002 și 2022 care prezintă aceste modele de tip occupancy și N-mixture (revizie trimisă spre
publicare la revista Global Ecology and Conservation, Q2 după AIS), realizarea unui ghid de evaluare a abundenței și ocupanței animalelor sălbatice precum și a unei pagini de prezentare a aplicației (xxxxx://xxxxxxx.xxxxxx.xx), creare versiunii beta a aplicației interactive pentru estimarea abundenței speciilor de animale sălbatice, cu modul simulare (xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxx), modul ocupanță single species single season (xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxx) și modul abundență (xxxxx://xxxxxxx.xxxxxxxxx.xx/xxxxxxxxx). Acestea vor fi unite într-o singură fereastră
(aplicație stand alone modularizată) și completată cu text ajutător.
Totodată s-au diseminat rezultatele la 3 conferințe cu participare internațională.
Pagina web a proiectului în limba română (xxxxx://xxxxxx.xx/?xxxx_xxx0000) și limba engleză (xxxxx://xxxxxx.xx/?xxxx_xxx0000).
Xxxxxx, L.L., XxxXxxxxx, D.I., Xxxxxxx, J.D., 2013. Advances and applications of occupancy models. Methods Ecol. Evol. 5, 1269–1279. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/0000- 210X.12100
Xxxxxxxx, X., Xxxx, X., Xxxxxx-Xxxxxx, X., Xxxxx, X.X., 2017. Passive acoustic
monitoring in ecology and conservation. xxxxx://xxx.xxx/00.00000/XX.0.0.00000.00000
Xxxxxxx, K.P., Xxxxxxxx, D.R. (Eds.), 2002. Basic Use of the Information-Theoretic Approach, in: Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-
Theoretic Approach. Springer, New York, NY, pp. 98–148. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/000-0- 000-00000-0_3
Xxxxxxx, R.M., Xxxxx, J.A., Xxxxxxxxxx, B., Xxxxxxxx, A., 2006. Estimating species
richness and accumulation by modeling species occurrence and detectability. Ecology 87, 842–854. https://xxx.xxx/10.1890/0012-9658(2006)87[842:ESRAAB]0.0.XX;2
Xxxxxx, X., Xxxxx, M.J., Xxxxxxxx, J.T., 2018. Fitting N-mixture models to count data with unmodeled heterogeneity: Bias, diagnostics, and alternative approaches. Ecol.
Model. 374, 51–59. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxxxxx.0000.00.000
Xxxxx, X., and X. Xxxxxxxx. 2011. Unmarked: an R package for fitting hierarchical models of wildlife occurrence and abundance. Journal of statistical software 43:1-23.
Xxxx, X., Xxxxx, J., 2020. Applied hierarchical modeling in ecology: analysis of distribution, abundance and species richness in r and bugs: volume 2: dynamic and advanced models, 1st ed. Elsevier, Cambridge.
Xxxx, X., Xxxxx, J.A., 2016. Applied hierarchical modeling in ecology: analysis of distribution, abundance and species richness in R and BUGS. Elsevier/AP, Academic Press is an imprint of Elsevier, Amsterdam; Boston.
Xxxx, X.X., Xxxxxxxxx, M.R., Xxxxxx, R.J., Xxxxx, J.R., 2018. On the robustness of N‐ mixture models. Ecology 99, 1547–1551. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/xxx.0000
XxxXxxxxx, D.I., Xxxxxxx, J.D., Xxxxx, X.X., Xxxxxxx, M.G., Xxxxxxxx, A.B., 2003.
Estimating site occupancy, colonization, and local extinction when a species is detected imperfectly. Ecology 84, 2200–2207. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00-0000
XxxXxxxxx, D.I., Xxxxxxx, J.D., Xxxxxxx, G.B., Xxxxxx, S., Xxxxxx Xxxxx, X.,
Langtimm, C.A., 2002. Estimating site occupancy rates when detection probabilities are less than one. Ecology 83, 2248–2255. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/0000- 9658(2002)083[2248:ESORWD]0.0.XX;2
XxxXxxxxx, D.I., Xxxxxxx, J.D., Xxxxx, J.A., Xxxxxxx, X.X., Xxxxxx, X., Xxxxx, X.X., 2017. Occupancy Estimation and Modeling. Elsevier.
Xxxxxxxxx, D.I., Xxxxx, J.A., 2005. Designing occupancy studies: general advice and allocating survey effort. J. Appl. Ecol. 42, 1105–1114. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.0000-
Xxxxxxx, J.D., Xxxxx, X.X., Xxxxx, X.X., Xxxxxx, F.W., Xxxxxx, X.X., Xxxxxxx, P.J., 2000. A Double-Observer Approach for Estimating Detection Probability and Abundance From Point Counts. The Auk 117, 393–408. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/xxx/000.0.000
Xxxxxxx, V.D., Xx Xxxxxxx, P., Tempel, D., Xxxxx, M.Z., 2012. Estimating population
impacts via dynamic occupancy analysis of Before–After Control–Impact studies. Ecol. Appl. 22, 1389–1404. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00-0000.0
R Core Team. 2023. R: A language and environment for statistical computing. xxxxx://xxxx.x-xxxxxxx.xxx.
Xxxxx, X.X., 2004. N‐Mixture Models for Estimating Population Size from Spatially Replicated Counts. Biometrics 60, 108–115. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.0000- 341X.0000.00000.x
Xxxxx, X.X., Xxxxxxx, J.D., 2003. Estimating Abundance from Repeated Presence- Absence Data or Point Counts. Ecology 84, 777–790.
Xxxxx, N.J., 2012. The Wildlife Techniques Manual: Volume 1: Research. Volume 2: Management 2-vol., The Wildlife Techniques Manual. Xxxxx Xxxxxxx University Press.
Xxxxxx, E.F., Xxxxxx Xxxxx, X., Xxxxxx, D.K., Xxxxx, S., 2010. Multi-species occurrence models to evaluate the effects of conservation and management actions. Biol. Conserv.
143, 479–484. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxx.0000.00.000
Xxxxxx, E.F., XxXxx, A., Xxxxxx Xxxxx, J., 2009. Impacts of forest fragmentation on species richness: a hierarchical approach to community modelling. J. Appl. Ecol. 46, 815–822. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.0000-0000.0000.00000.x
Xxxxxx, E.F., Xxxxxxx, X.X., Xxx, X., Xxxxx, X.X., Xxxxx, E.H.C., Xxxxx, X., Xxxxxxxx,
R.B., Xxxxxxx, B.H., Xxxxx, J.A., 2014. Modeling structured population dynamics using data from unmarked individuals. Ecology 95, 22–29. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00-0000.0
Director de proiect
Xxxxxxxxx Xxxxxxxxxx