Reassessment of French breeding bird population sizes using citizen science and accounting for species detectability

Un nouvel article en open access est paru dans Peer J. Il s'agit du premier chapitre de la thèse CIFRE LPO / MNHN de Jean Nabias co-encadré par Luc Barbaro (Dynafor) avec Romain Lorrillière, Benoît Fontaine et Emmanuelle Porcher qui analyse des données de science citoyenne.

Nabias J, Barbaro L, Fontaine B, Dupuy J, Couzi L, Vallé C, Lorrilliere R. 2024. Reassessment of French breeding bird population sizes using citizen science and accounting for species detectability. PeerJ 12:e17889 https://doi.org/10.7717/peerj.17889

Abstract : Higher efficiency in large-scale and long-term biodiversity monitoring can be obtained through the use of Essential Biodiversity Variables, among which species population sizes provide key data for conservation programs. Relevant estimations and assessment of actual population sizes are critical for species conservation, especially in the current context of global biodiversity erosion. However, knowledge on population size varies greatly, depending on species conservation status and ranges. While the most threatened or restricted-range species generally benefit from exhaustive counts and surveys, monitoring common and widespread species population size tends to be neglected or is simply more challenging to achieve. In such a context, citizen science (CS) is a powerful tool for the long-term monitoring of common species through the engagement of various volunteers, permitting data acquisition on the long term and over large spatial scales. Despite this substantially increased sampling effort, detectability issues imply that even common species may remain unnoticed at suitable sites. The use of structured CS schemes, including repeated visits, enables to model the detection process, permitting reliable inferences of population size estimates. Here, we relied on a large French structured CS scheme (EPOC-ODF) comprising 27,156 complete checklists over 3,873 sites collected during the 2021–2023 breeding seasons to estimate the population size of 63 common bird species using hierarchical distance sampling (HDS). These population size estimates were compared to the previous expert-based French breeding bird atlas estimations, which did not account for detectability issues. We found that population size estimates from the former French breeding bird atlas were lower than those estimated using HDS for 65% of species. Such a prevalence of lower estimations is likely due to more conservative estimates inferred from semi-quantitative expert-based assessments used for the previous atlas. We also found that species with long-range songs such as the Common Cuckoo (Cuculus canorus), Eurasian Hoopoe (Upupa epops) or the Eurasian Blackbird (Turdus merula) had, in contrast, higher estimated population sizes in the previous atlas than in our HDS models. Our study highlights the need to rely on sound statistical methodology to ensure reliable ecological inferences with adequate uncertainty estimation and advocates for a higher reliance on structured CS in support of long-term biodiversity monitoring.

Résumé: Il est possible d'améliorer l'efficacité de la surveillance de la biodiversité à grande échelle et à long terme en utilisant des Variables Essentielles de Biodiversité, parmi lesquelles la taille des populations d'espèces fournit des données d’importance majeure pour les programmes de conservation. Des estimations pertinentes et l'évaluation de la taille réelle des populations sont essentielles pour la conservation des espèces, en particulier dans le contexte actuel d'érosion de la biodiversité à l'échelle mondiale. Cependant, les connaissances sur la taille des populations varient considérablement en fonction du statut de conservation des espèces et de leur aire de répartition. Alors que les espèces les plus menacées ou à aire de répartition restreinte bénéficient généralement de comptages et d'enquêtes exhaustifs, le suivi de la taille des populations d'espèces communes et répandues tend à être négligé ou est tout simplement plus difficile à réaliser. Dans ce contexte, la science citoyenne (SC) est un outil puissant pour le suivi à long terme des espèces communes grâce à l'engagement de divers volontaires, permettant l'acquisition de données à long terme et à de grandes échelles spatiales. Malgré cet effort d'échantillonnage considérablement accru, les problèmes de détectabilité impliquent que même les espèces communes peuvent rester non-détectées dans les sites favorables. L'utilisation de protocoles de SC structurés, comprenant des visites répétées, permet de modéliser le processus de détection, permettant des inférences fiables des estimations de la taille de la population. Ici, nous nous sommes appuyés sur un vaste programme structuré de SC français (EPOC-ODF) comprenant 27 156 listes de contrôle complètes sur 3 873 sites collectés au cours des saisons de reproduction 2021-2023 pour estimer la taille de la population de 63 espèces d'oiseaux communs en utilisant des modèles de Hierarchical Distance Sampling (HDS). Ces estimations de la taille de la population ont été comparées aux estimations précédentes de l'atlas français des oiseaux nicheurs basées sur dire d’experts, qui ne tenaient pas compte des problèmes de détectabilité. Nous avons constaté que les estimations de la taille des populations de l'atlas précédent étaient inférieures à celles estimées à l'aide du HDS pour 65 % des espèces. Cette prévalence d'estimations inférieures est probablement due à des estimations plus conservatives déduites d'évaluations semi-quantitatives à dire d’experts utilisées pour l'atlas précédent. Nous avons également constaté que les espèces ayant des chants portant loin, comme le coucou commun (Cuculus canorus), la huppe fasciée (Upupa epops) ou le merle noir (Turdus merula), avaient, au contraire, des tailles de population estimées plus élevées dans l'atlas précédent que dans nos modèles HDS. Notre étude souligne la nécessité de s'appuyer sur une méthodologie statistique solide pour garantir des inférences écologiques fiables avec une estimation correcte de l'incertitude statistique, et plaide en faveur d'une plus grande confiance dans les protocoles de SC structurés pour le suivi à long terme de la biodiversité.