Las aves del palmar de Butiá (Butia odorata) en Rocha, Uruguay
Citation
Alfaro M, Lado I, Grattarola F, Zarucki M, Rodríguez-Tricot L, Fascioli S, Liguori L, Turielli A, Peña M, Illarze M (2024). Las aves del palmar de Butiá (Butia odorata) en Rocha, Uruguay. Version 1.6. Biodiversidata. Sampling event dataset https://doi.org/10.15468/qpmyd8 accessed via GBIF.org on 2024-12-11.Description
Esta base de datos describe la comunidad de aves que habita en los palmares de Butiá (Butia odorata), en Rocha, Uruguay. Los datos fueron recabados entre octubre de 2018 y mayo de 2023, en 35 sitios a lo largo del área de estudio localizada entre la Laguna de Castillos y la Laguna Negra. La colecta de datos se realizó utilizando las técnicas de puntos de conteo, transectas lineales y cámaras trampa, con el fin de recabar información sobre la riqueza y abundancia de las aves que habitan este ecosistema.
Sampling Description
Study Extent
35 localidades distribuidas en palmares de Butiá ubicados entre Laguna de Castillos y Laguna Negra del departamento de Rocha, en el período entre octubre de 2018 y mayo de 2023.Sampling
Se realizó un estudio de la comunidad de aves que habita el palmar de Butiá (Butia odorata), del departamento de Rocha, Uruguay, entre octubre de 2018 y mayo de 2023. Se utilizaron tres métodos de muestreo: puntos de conteo, transectas, y cámaras trampa instaladas en palmeras, en 35 localidades. Se registraron las aves haciendo uso del palmar, como por ejemplo alimentándose, nidificando, perchando o desplazándose entre las palmeras. Los puntos de conteo se realizaron mensualmente entre diciembre y mayo, desde 2019 hasta 2023, con 20 puntos cada vez. Las transectas tuvieron una longitud de 1000 m y se realizaron mensualmente entre octubre de 2018 y mayo de 2019. Se instalaron 31 cámaras trampa entre febrero de 2019 y enero de 2020. Se consideró que un registro era independiente, luego de transcurrir al menos 5 minutos desde la última fotografía de esa especie. Las cámaras trampa tomaron tres fotos continuas con un intervalo de 20 segundos.Quality Control
La clasificación taxonómica y la designación de los nombres científicos (variable: scientificName) y comunes (variable: vernacularName) se realizó siguiendo la lista de referencia de eBird (https://ebird.org) publicada al 13 de marzo de 2024. Se chequearon errores en los nombres científicos, localización geográfica y fechas. Se agregaron datos sobre la autoría de los nombres científicos de las especies y se completaron los rangos taxonómicos desde Reino hasta el rango infraespecífico, se incluyó el término de rango taxonómico según el nivel de detalle de la especie. Se asignó a cada registro el nivel administrativo de Estado/Provincia y se incorporaron datos sobre la incertidumbre y precisión de la localización geográfica. El código de R utilizado para la limpieza de datos está disponible en nuestro repositorio de GitHub (https://github.com/bienflorencia/rBiodiversidata).Method steps
- El conjunto de datos se acondicionó para mejorar la capacidad de búsqueda, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización de los datos recopilados. Se enriqueció la base incorporando algunos campos sugeridos por Darwin Core Biodiversity Data Standard (https://dwc.tdwg.org/).
- Se acondicionó la tabla de eventos y registros de presencia para contemplar los cuatro métodos de muestreo usados (trail cam, transect, point count y opportunistic) en un solo conjunto de datos. Para el caso de los registros de cámaras trampa se consideró un parentEventID para el deployment de la cámara y un eventID para la secuencia de fotos, según la recomendación de buenas prácticas de GBIF (https://docs.gbif.org/camera-trap-guide/en/#section-why-not-a-sampling-event-dataset; Reyserhove et al., 2023) . El deployment tiene como fecha de evento el total de días desde comienzo al fin, y la sequence tiene por fecha de evento el día donde se hizo el registro. En los casos en que no se registró la hora del evento se colocó el valor 'unknown'.
- El chequeo de nombres científicos, la recuperación completa de rangos taxonómicos superiores y la autoridad taxonómica para los nombres científicos, se hizo mediante la herramienta 'species matching' de GBIF (https://www.gbif.org/tools/species-lookup).
Additional info
Este recurso fue publicado en el marco de la iniciativa Biodiversidata (Consorcio de Datos de Biodiversidad del Uruguay). Biodiversidata es un proyecto colaborativo que busca mejorar el conocimiento sobre la biodiversidad en el Uruguay a través de la disponibilización de datos abiertos para su uso en la investigación científica, la educación ambiental y la toma de decisiones basadas en evidencia. Biodiversidata busca responder preguntas de investigación en el país y la región, de cara a abordar los desafíos globales de la pérdida de la biodiversidad y la degradación del ambiente. Además, también busca promover iniciativas de ciencia comunitaria y la generación de datos de calidad por parte de personas no científicas. Su plataforma de acceso abierto (https://biodiversidata.org/) tiene como objetivo poner a disposición datos de biodiversidad de Uruguay así como una amplia gama de recursos que incluyen bases de datos, publicaciones, mapas, informes e infografías, derivados del trabajo de quienes integran el grupo.Taxonomic Coverages
Se identificaron 86 especies de aves, clasificadas en 19 órdenes y 36 familias. Entre las especies más abundantes se destacan Furnarius rufus, Myiopsitta monachus, Pygochelidon cyanoleuca, Sicalis flaveola, Rhea americana y Machetornis rixosa.
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Avesrank: class
Geographic Coverages
El área de estudio está compuesta por grandes extensiones de palmar de Butiá sobre una matriz dominada por gramíneas nativas y exóticas, en conjunto con la presencia de pequeños parches de vegetación arbórea escasamente distribuidos en el paisaje. La principal actividad productiva es la ganadería. Todos los sitios muestreados estuvieron ubicados en predios privados entre la Laguna Negra y la Laguna de Castillos, en el departamento de Rocha, Uruguay.
Bibliographic Citations
- Reyserhove L, Norton B & Desmet P (2023) Best Practices for Managing and Publishing Camera Trap Data. GBIF Secretariat: Copenhagen. - https://doi.org/10.35035/doc-0qzp-2x37
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Matilde Alfarooriginator
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Florencia Grattarola
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Ignacio Lado
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position: Investigador
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Matilde Alfaro
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Lucía Rodríguez-Tricot
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Sofía Fascioli
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Luciano Liguori
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Mariana Illarze
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Florencia Grattarola
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Matilde Alfaro
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position: Investigadora
Departamento de Ecología y Gestión Ambiental, Centro Universitario Regional Este, Universidad de la República
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Matilde Alfaro
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position: Investigadora
Departamento de Ecología y Gestión Ambiental, Centro Universitario Regional Este, Universidad de la República
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