What is the effectiveness of using conspecific or heterospecific acoustic playbacks for the attraction of animals for wildlife management? A systematic review protocol

A cikkek keresése

Keresési stratégia

A lehető legnagyobb teljesség érdekében a bibliográfiai adatbázisok, online keresőmotorok és szürke irodalmi források széles skáláján kívánunk keresni. Nem korlátozzuk a keresést dátumtartományok vagy dokumentumtípusok alapján. Mindkét szerző a Los Angeles-i Kaliforniai Egyetemen dolgozik, ezért kereséseinket ezen intézmény előfizetéseire korlátozzuk. Ezenkívül a kereséseket kizárólag angol nyelven végezzük, mivel mindkét szerző nem ismer más nyelveket. A webalapú kereséseket (pl. online keresőmotorok és szervezeti weboldalak) a Google Chrome böngészőben fogjuk végezni, az “inkognitó” módot használva, amely a böngésző előzményeit bizalmasan kezeli, és lehetővé teszi, hogy valaki a helyi adatok tárolása nélkül keressen a weben. A webalapú keresések futtatása előtt manuálisan is töröljük a cookie-kat és a böngésző előzményeit. Így a korábbi keresési előzmények és a számítógép helye nem befolyásolhatja a keresési eredményeket.

Keresési karakterlánc

Az érdekelt felek bevonásával és egy szűkítési gyakorlatot végeztünk az alternatív keresési karakterláncok tesztelésére. Az érdekeltek azonosították a rögzítés eredményét, amelyet keresőkifejezésként adtunk hozzá. Egy összehasonlító listát használtunk, amely négy olyan tanulmányt tartalmazott (lásd az 1. kiegészítő fájlt), amelyeket mi és az érdekelt felek a természetvédelmi célú akusztikus visszajátszás területén jól ismertnek azonosítottunk. Ezek a tanulmányok megfelelnek a felvételi kritériumainknak (lásd alább), és a keresések során fel kell bukkanniuk. Ha a keresés során nem találtuk meg mind a négy tanulmányt, úgy határoztuk meg, hogy a keresési karakterlánc kifejezéseket frissíteni kell. A keresési feltételek meghatározása során olyan keresőkifejezéseket határoztunk meg, amelyek elég érzékenyek ahhoz, hogy nagyszámú tanulmányt adjanak vissza, ugyanakkor elég specifikusak ahhoz, hogy releváns anyagot adjanak vissza (beleértve az összes referencia-tanulmányt) (2. táblázat). A visszakeresett szakirodalom széleskörűségét példázza, hogy szűkítési gyakorlatunk 2018. november 8-án 3829 találatot eredményezett a Web of Science-en belül és 3808 találatot a ProQuest-en belül (lásd alább az adatbázisokat).

A 2. táblázatból a “Populáció”, “Intervenció”, “Kimenet”, “További leírók a beavatkozáshoz” és “További leírók a kimenethez” kategóriákon belüli kifejezéseket a Boolean “OR” operátorral kombináljuk. Ezt követően az öt kategóriát az “AND” bólés operátorral kombinálják. A csillag (*) egy “joker”, amely a karakterek bármely csoportját jelöli, beleértve a semmilyen karaktert is. Az idézőjelek (“”) a pontos kifejezések (beleértve a kötőjeles változatokat is) keresésére szolgálnak.

Bibliográfiai adatbázisok

A különböző típusú dokumentumok kinyerése érdekében több adatbázisban fogunk keresni:

1. Web of Science-(https://webofknowledge.com).

   1. i.

      Core collection.

   2. ii.

      BIOSIS előnézetek.

   3. iii.

      Zoológiai rekord.

2. ProQuest-(https://www.proquest.com).

3. BioRxiv-(https://www.biorxiv.org).

A Web of Science segítségével három különböző adatbázisban keresünk tanulmányokat a lektorált publikált irodalomban, konferencia-összefoglalókban és könyvfejezetekben. A Web of Science-ben végzett keresés során a “Topic” keresőmezőt fogjuk kiválasztani. A ProQuestet fogjuk használni a doktori disszertációkban és a mesterszakos diplomamunkákban található tanulmányok keresésére, csak az absztrakt vagy a cím alapján keresve. A BioRxiv segítségével a még nem publikált előzetes nyomtatványokban található tanulmányokat fogjuk megtalálni. A BioRxivban az Animal Behavior and Cognition, Ecology, Evolutionary Biology és Zoology gyűjteményekben fogunk keresni, és az absztrakt vagy a cím alapján fogunk keresni. A BioRxivban a keresési karakterláncok nem lehetnek 128 karakternél hosszabbak, ezért az eredeti keresési karakterláncból létrehozott több kisebb karakterláncot fogunk keresni (amely végül az összes keresési kifejezést magában foglalja). Minden külön keresést alaposan dokumentálunk egy táblázatban az alábbiakban leírtak szerint.

Webalapú keresőmotorok

A Google Scholar segítségével fogunk keresni az interneten a releváns tanulmányok után. Mivel a Google Scholar keresése egy (idézőjelekbe zárt) “kifejezésre”, egy VAGY részláncra és 256 karakterre korlátozódik, a keresési karakterláncunkat ennek megfelelően fogjuk módosítani, több olyan keresési karakterlánc létrehozásával, amelyek e paraméterek közé esnek. Minden külön keresést alaposan dokumentálni fogunk egy táblázatban az alábbiakban leírtak szerint. Keresőszálanként az első 50 találatot vizsgáljuk meg, relevancia szerint rendezve. Ha olyan új folyóiratcikkeket találunk, amelyeket más keresések során nem találtunk meg (pl. a Web of Science használatával), akkor a Google Scholar használatát az első 50 találatnál többre (pl. az első 100 találatra) kiterjesztjük.

Szervezeti/szakmai honlapok

A szürke irodalmon belül további publikációk és adatok megszerzése érdekében különböző szervezeti honlapokon fogunk keresni. A 2. kiegészítő fájlban összeállítottunk egy listát 50 releváns weboldalról, amelyek közül sokat az érdekelt felek, köztük a vadon élő állatok védelmével foglalkozó vezetők és a különböző nemzetközi intézmények kutatói ajánlottak. Ismétlem, mivel az egyes weboldalak keresési lehetőségei nem feltétlenül kompatibilisek a mi keresési karakterláncunkkal, előfordulhat, hogy a kereséseket ennek megfelelően kell módosítanunk. Minden keresési módszert és eredményt alaposan dokumentálunk egy táblázatban az alábbiakban leírtak szerint.

A keresés teljeskörűsége

Egy négy tanulmányt tartalmazó benchmark-listát használtunk (Additional file 1) annak meghatározására, hogy keresésünk kiterjedt-e a területen jól ismert tanulmányokra. Ezeket a tanulmányokat az érdekeltek ajánlották nekünk.

Minden keresést alaposan dokumentálunk egy táblázatban, amely tartalmazza a következőket: adatbázis neve és URL címe, vagy weboldal neve és URL címe (online keresőmotorok és szürke irodalom esetén), a használt pontos keresési karakterlánc, a keresett kifejezések (pl., téma vagy cím), a keresés dátuma és időpontja, a keresést végző személy neve, a visszaadott találatok száma, valamint a keresési eredményeket tartalmazó fájl neve és helye.

Keresés frissítése

Ha a felülvizsgálat több mint 2 évet vesz igénybe, újra elvégezzük a keresést, és csak azokat az éveket vesszük figyelembe, amelyekre vonatkozóan nincsenek adataink. Minden keresést alaposan dokumentálunk egy táblázatban a fent leírtak szerint.

A cikkek szűrése és a tanulmányok alkalmassági kritériumai

Szűrési folyamat

A keresési eredmények tárolására és rendszerezésére a CADIMA-t (szisztematikus áttekintő szoftver ) fogjuk használni. A duplikátumokat azonosítjuk és összevonjuk. A keresésekből visszaküldött cikkeket egyszerre szűrjük a cím és az absztrakt, majd a teljes szöveg alapján. Fő célunk olyan tanulmányok felkutatása, amelyek heterospecifikus és/vagy konzpecifikus hangok lejátszását használták vadon élő állatok természetvédelmi célú vonzására. Az áttekintéseket megtartjuk, csak azért, hogy további, az áttekintésben hivatkozott elsődleges szakirodalmat keressünk. A konferencia-összefoglalókat értékelni fogjuk, és ha relevánsnak ítéljük, felvesszük a kapcsolatot a szerző(k)kel, hogy megtudjuk, lehetséges-e az adatok megosztása. Csak angol nyelven elérhető tanulmányokat veszünk fel, és minden időpontból. A beszerzett, de nem angol nyelvű (vagy nem lefordítható) cikkeket az áttekintés függelékében fogjuk felsorolni. Ha bizonytalanok vagyunk abban, hogy egy cikk megfelel-e a felvételi kritériumoknak, a felvétel felé fogunk tendálni.

Konzisztenciaellenőrzést végzünk annak megállapítására, hogy felvételi kritériumaink következetesen alkalmazhatók-e a tanulmányokra a különböző áttekintők között (pl. alacsony egyének közötti eltérés). Véletlenszerűen kiválasztjuk a keresésünkből visszaküldött összes tanulmány 10%-át, és a három különböző bíráló közötti Kappa érték kiszámításával meghatározzuk a bírálók közötti egyetértést a tanulmányok kiválasztásában. Úgy döntünk, hogy a felvételi kritériumaink megbízhatóak, ha a Kappa érték > 0,60, ami általában jelentős egyetértésnek minősül. Mielőtt rátérnénk a tanulmányok teljes körű szűrésére, megvitatjuk a bírálók közötti következetlenségek okait, és megpróbáljuk megoldani azokat (azaz nagyfokú konzisztencia elérése a tanulmányok kiválasztásában). Ha ≤ 0,60-as Kappa értéket kapunk, akkor felülvizsgáljuk a kritériumokat, és az összes tanulmány további 10%-ának véletlenszerű kiválasztásával újra elvégezzük a konzisztenciaellenőrzést,

Kiválasztási kritériumok

Minden tanulmánynak tartalmaznia kell a 3. táblázatban részletezett valamennyi kritériumot (PICO-összetevők szerint elkülönítve).

A tanulmányok kiválasztási folyamatából származó valamennyi tanulmánynak kísérleti jellegűnek kell lennie, és vagy BA (előtte-utána), CI (összehasonlító-intervenció) vagy BACI (előtte/utána/összehasonlító/intervenció) típusú elrendezést kell tartalmaznia. A nem vadon végzett tanulmányokat kizárjuk, kivéve a fogságban végzett tanulmányokat, ha a tanulmány eredményei megfelelnek valamelyik kritériumunknak (lásd az 1. táblázatot). Azokat a tanulmányokat is kizárjuk, amelyek a visszajátszásokat az állati kommunikáció (azaz a jelek formája, funkciója és evolúciója) vagy a társas kapcsolatok aspektusainak megértésére használják, mivel ezek nem relevánsak az elsődleges kérdésünk szempontjából. A szerzők nem írtak olyan cikkeket, amelyeket ebben a szisztematikus áttekintésben figyelembe vennénk. Blumstein számos playback-kísérletet végzett, de egyik szerző sem publikált empirikus cikket ezen a területen a vadgazdálkodással kapcsolatban. Így a tanulmányok bevonásával és kritikai értékelésével (lásd alább) kapcsolatos döntésekben függetlenek leszünk. Alaposan dokumentálni fogjuk a teljes szövegben kizárt cikkeket a kizárás okaival együtt, és ezt a listát kiegészítő anyagként közöljük a felülvizsgálatunkban.

Tanulmányok érvényességének értékelése

A tanulmányok érvényessége és az elfogultságra való hajlamosság közötti különbségek meghatározásához különböző tényezőket értékelünk, hogy a tanulmányokat alacsony, közepes vagy magas elfogultsági hajlamúak közé soroljuk (4. táblázat). Részletesen és átlátható módon rögzítjük, hogyan értékeltük az egyes tanulmányokat a tényezők alapján.

A BA-design, amelyben az eredményt a beavatkozás végrehajtása előtt és után mérik, hajlamos az elfogultságra, mivel az időbeli tényezők, például az éghajlatváltozás zavaró hatásokat hozhat (egy hosszú távú BA-vizsgálat esetében). Ez különösen akkor jelent problémát, ha a kísérletet csak egyetlen helyszínen végzik. Így a CI és a BACI tervek, valamint a többszörösen megismételt helyszínek a legérvényesebbek, és alacsony torzítással rendelkező kategóriába sorolhatók. A megfigyeléses tanulmányok, ha találunk ilyeneket, az elfogultságra való nagyfokú fogékonysággal rendelkezőnek minősülnek.

A vizsgálati helyek/területek kiválasztása fontos lehet a tanulmány elfogultságára való fogékonyság befolyásolásában. Ideális esetben a parcelláknak méretük, szerkezetük és élőhelyük tekintetében viszonylag homogéneknek kell lenniük, hogy ne vezessenek be potenciális zavaró változókat. A vizsgálat időtartama is fontos. Az állatok vonzására használt visszajátszások célozhatják azokat az állatokat, amelyek a szülőterületükről való szétszóródást követő letelepedési döntést hoznak, az állatokat, amelyek megfelelő szaporodóhelyeket találnak, vagy az állatokat, amelyek a hosszú távú vándorlás során megfelelő megállóhelyeket találnak. Az utóbbi kettő olyan helyeket érint, amelyeket általában csak átmenetileg használnak. Ideális esetben a tanulmányok több mint 1 éven keresztül mérik az eredmény(eke)t, hogy meghatározzák, hogy a letelepedés vagy annak hiánya hosszú távon is fennáll-e, ami végső soron a természetvédelmi irányítók számára lenne a leghasznosabb. Az olyan tanulmányok esetében, amelyek playbacket használnak az állatok befogásra való vonzására, a hosszú távú viselkedési válaszok kevésbé fontosak.

Az érvényességértékelő űrlap segítségével rangsoroljuk a tanulmányokat a torzításra való hajlam alapján (4. táblázat). A szerzők a módszertani részletek (mintanagyság, az alkalmazott visszajátszás(ok) részletei és megvalósításuk módja, a látogatások száma, az eredménymérés részletei) és a statisztikai elemzések érvényességéről a tanulmány típusától függően egyedi ítéletet hoznak, mivel ezek a kutatási kérdés és a tanulmányterv alapján változnak. Azokat a tanulmányokat, amelyek öt vagy több tényező tekintetében nagymértékben hajlamosak az elfogultságra, kizárjuk a felülvizsgálatunkból. A kizárt tanulmányokat a felülvizsgálat függelékében felsoroljuk, a kizárásuk okaival együtt. Az egyes tanulmányok torzításra való hajlamát (magas, közepes, alacsony) a felülvizsgálatban közölni fogjuk. A kritikai értékelés felhasználható a következtetések minősítésére (azaz a tanulmányok súlyozására a szintézisben), ha nagy eltérést találunk a tanulmányok közötti elfogultságban.

Más szisztematikus áttekintési protokollokat követve , a kritikai értékelésben a bírálók közötti konzisztenciát úgy határozzuk meg, hogy három különböző bíráló metaadat-bejegyzéseit hasonlítjuk össze a bevont tanulmányok 10%-ának véletlenszerűen kiválasztott részhalmazára vonatkozóan. A bírálók közötti eltéréseket megvitatjuk, és a metaadatlap és a kategóriakódok kiigazításait addig módosítjuk, amíg konszenzusra nem jutunk. A Kappa értékeket ebben a szakaszban nem számítjuk ki, mivel célunk a teljes egyetértés elérése a kritikai értékelésben.

Az adatok kódolási és kinyerési stratégiája

A metaadatokat a kiválasztási kritériumoknak megfelelő tanulmányokból nyerjük ki. Különböző típusú adatokat fogunk gyűjteni (lásd a 3. kiegészítő fájlt), beleértve a módszertani információkat, amelyek tájékoztathatják a természetvédelmi vezetőket az állatok vonzására szolgáló playbackek használatának hatékony végrehajtásáról, valamint a különböző kovariánsokat, amelyek befolyásolhatják a vizsgálat eredményeit (azaz a potenciális hatásmódosítókat).

Az adatok kinyeréséhez csak a kvantitatív vizsgálati eredményeket fogjuk kinyerni, beleértve a mért eredmény(ek) átlagát/átlagait, a szórás becslés(eke)t (standard hiba, standard eltérés, konfidenciaintervallum stb.) és a mintanagyság(ok)at. Ezek az információk a táblázatokban, ábrákon vagy a szövegben találhatók. Képelemző szoftvert (pl. WebPlotDigitizer ) fogunk használni az ábrákból az átlagok és a varianciamértékek kivonására, ha a tanulmányok nem adják meg a nyers adatokat vagy ezeket az értékeket a szövegben. Ha csak nyers adatokat mutatnak be, kiszámítjuk az összefoglaló statisztikákat. A szerzőkkel felvesszük a kapcsolatot, ha ezek az adatok nincsenek egyértelműen bemutatva vagy kinyerhetők. Különböző adatokat fogunk kinyerni, beleértve a populációra és a kimeneti komponensekre vonatkozó részleteket, valamint a vizsgálat helyére, tervezésére és módszertanára vonatkozó információkat (a részleteket lásd a 3. kiegészítő fájlban).

Ha egy cikk hiányzó vagy nem egyértelmű információkat vagy adatokat tartalmaz, fel fogjuk venni a kapcsolatot a szerzőkkel a pontosítás érdekében. Ha a szerzők nem válaszolnak, előfordulhat, hogy ezeket a tanulmányokat nem tudjuk bevonni a végső felülvizsgálatba (olyan esetekben, amikor az átlagok és a variációs mértékek nem ismertek), vagy a kritikai értékelési folyamat során alacsonyabb rangsorba soroljuk őket. Feljegyezzük, hogy mely tanulmányokkal kapcsolatban nem voltunk tisztában, és azokat a felülvizsgálat függelékébe foglaljuk, a kizárásuk okaival együtt. A kivonatolt adatrekordokat a felülvizsgálatban további fájlokként tesszük elérhetővé.

A kritikai értékelés során ugyanazokat a módszereket fogjuk alkalmazni, mint a fentiekben, hogy megállapítsuk a bírálók közötti konzisztenciát az adatok kinyerése során. Összehasonlítjuk a metaadatokat és az adatbeviteleket három különböző bíráló esetében a bevont tanulmányok 10%-ának véletlenszerűen kiválasztott részhalmaza esetében. A bírálók közötti eltéréseket megvitatjuk, és a metaadatlap és a kategóriakódok kiigazításait addig módosítjuk, amíg konszenzusra nem jutunk.

Potenciális hatásmódosítók/heterogenitás okai

A heterogenitás lehetséges forrásairól konzultáltunk a vadvédelmi vezetőkkel (érdekeltekkel). Összeállítottuk az érdekeltek által fontosnak vagy potenciálisan fontosnak ítélt tényezők listáját (lásd alább). Egyéb hatásmódosító tényezőket is felvettünk, amelyekről feltételeztük, hogy befolyásolhatják az akusztikus visszajátszások hatékonyságát. A heterogenitás forrásait a kivonandó metaadatok listájában is bemutattuk.

A vizsgált szervezethez kapcsolódó hatások

• Taxa.

• Family.

• Család.

• Faj.

• Testméret.

• Élettartam.

• Nocturnal vagy diurnal.

Helyzettel kapcsolatos hatások

• ország.

• Szélességi és hosszúsági fok.

• Habitat típusa.

Módszertannal kapcsolatos hatások

• A lejátszás típusa (konzpecifikus, heterospecifikus, vagy mindkettő).

• A lejátszások éjszakai időpontban (év/n).

• Éjszakai vonulókra irányuló lejátszások (év/n).

• A vizsgálat időtartama egy adott évben (napokban).

• A vizsgálat időtartama években.

• A lejátszás időtartama naponta (órákban).

• A lejátszás időtartama alatt az inger jelenlétének százalékos aránya.

• A lejátszás sugárzott területe (ha-ban).

• A használt hangszórók száma.

• A lejátszás(ok) amplitúdója, frekvenciatartománya és hangereje.

• A használt kontroll auditív ingerek (év/n).

• A használt más érzékszervi modalitású inger (pl., vizuális jelző).

• Véletlenszerű csend beépítve a lejátszásba (év/n).

Effektusok a kimenetellel kapcsolatban

• A mért kimenetel típusa (pl, a playback lehet hatékonyabb az állatok rövid távú vonzására, mint a hosszú távú letelepedésre).

Adatok szintézise és bemutatása

Áttekintésünkben az adatok narratív szintézisét adjuk meg, amely szintetizálja az összes vizsgálat eredményeit. Ez leírja majd a bizonyítékok összességét és azt, hogy mennyire szilárdak az általános megállapítások. Az eredmények összegzésére táblázatokat vagy grafikus megjelenítéseket fogunk használni, azzal a céllal, hogy képesek legyünk azonosítani az általános témákat vagy trendeket, a beavatkozás hatásának következetességét, a vizsgálati klasztereket, a tényezők vagy hatásmódosítók mintáit és/vagy a tudásbeli hiányosságokat.

A narratív szintézisünkbe továbbá bele kívánjuk foglalni, hogy sikerült-e megválaszolni az érdekeltek kérdéseit. Ha nem, akkor kiemeljük ezeket a fontos tudáshiányokat. Az érdekeltek azt is javasolták, hogy készítsünk egy útitervet arról, hogy mely kérdések maradtak megválaszolatlanul, és tegyünk javaslatokat arra vonatkozóan, hogyan lehetne ezeket empirikusan a legjobban megvizsgálni. Végül az érdekeltek érdeklődésüket fejezték ki a visszajátszások használatának lehetséges negatív hatásai iránt. Például az akusztikus visszajátszás sikeresen becsalogathat egy állatot a kívánt élőhelyre, de az állat szaporodási sikere csökkenhet az élőhelyen belül (lásd ). Ha ilyen információkra bukkanunk, akkor azt a narratív összefoglalónkba is belefoglaljuk. Ha áttekintésünk befejeződött, eredményeinket közölni fogjuk azokkal az érdekeltekkel, akikkel eredetileg felvettük a kapcsolatot.

Ha elegendő számú (kettőnél több), azonos vagy hasonló eredményt mérő tanulmányt találunk, az adatok kvantitatív szintézisét (azaz metaanalízisét) fogjuk elvégezni. Ebben az esetben a tanulmányokat az általuk szolgáltatott információ mennyisége szerint súlyozzuk (pl. a fordított variancia alapján). Minden egyes tanulmány esetében kiszámítjuk a Hedges-féle g-t, mint a hatásméret mértékét, és ezeket az eredményeket egyesítjük, hogy egyetlen összefoglaló hatást kapjunk . Ha hivatalos metaanalízist végzünk, biztosan kiszámítjuk a heterogenitási statisztikákat, és megpróbáljuk megérteni, hogy a fajok/életmódok milyen fajtái kapcsolódnak bizonyos típusú válaszokhoz. Ahol lehetséges, megbecsüljük a publikációs torzítást (azaz a statisztikailag szignifikáns eredményeket nagyobb valószínűséggel publikálják), és kiszámítjuk a hibabiztos számokat, amelyek megbecsülik a metaanalízisben szereplő nem publikált tanulmányok mennyiségét. A kvantitatív elemzés konkrétabb részletei csak akkor lesznek ismertek, amikor a cikkek tartalmi és minőségi értékelése megtörtént.