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Assessing data bias in visual surveys from a cetacean monitoring programme

Título
Assessing data bias in visual surveys from a cetacean monitoring programme
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2022
Autores
Oliveira Rodrigues, C
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Correia, AM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Valente, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Gil, Á
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Gandra, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Liberal, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rosso, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pierce, G
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Isabel Sousa Pinto
(Autor)
FCUP
Revista
Título: Scientific DataImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 9
Editora: Springer Nature
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00X-EW2
Abstract (EN): Long-term monitoring datasets are fundamental to understand physical and ecological responses to environmental changes, supporting management and conservation. The data should be reliable, with the sources of bias identified and quantified. CETUS Project is a cetacean monitoring programme in the Eastern North Atlantic, based on visual methods of data collection. This study aims to assess data quality and bias in the CETUS dataset, by 1) applying validation methods, through photographic confirmation of species identification; 2) creating data quality criteria to evaluate the observer¿s experience; and 3) assessing bias to the number of sightings collected and to the success in species identification. Through photographic validation, the species identification of 10 sightings was corrected and a new species was added to the CETUS dataset. The number of sightings collected was biased by external factors, mostly by sampling effort but also by weather conditions. Ultimately, results highlight the importance of identifying and quantifying data bias, while also yielding guidelines for data collection and processing, relevant for species monitoring programmes based on visual methods. © 2022, The Author(s).
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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