Accounting for recorder effort in the detection of range shifts from historical data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. Climate-induced range shifts have been detected in a large number of plant and animal taxa and a significant portion of these shifts have been found using records collected over a long period of time. However, the absence of standardized collecting procedures in some historical data sets introduces bias and skew into the data which can result in misleading conclusions. A range of different methods has been employed to account for this heterogeneity, but these methods have yet to be compared using a single data set. 2. We tested the accuracy of published methods for accounting for this heterogeneity. An extensive, heterogeneous data base of sightings of Odonata from the United Kingdom was analysed using four published methods to control for uneven recorder effort. For each method, five different range statistics were calculated. The results were compared and tested against changes in temperature over time to select the most accurate method. 3. Significant variation existed between results derived using different methods to account for uneven recorder effort. Range statistics were also shown to exhibit different biases to varying recorder effort, particularly those most commonly used in published studies. 4. A combination of existing methods is recommended to control for temporal variation in recorder effort. This focuses on random resampling of the more heavily recorded time period. A novel range statistic based on a gamma frequency distribution, which avoids the inherent bias of existing statistics, is suggested as a descriptor for range margins. 5. When the most robust methods to control for uneven recorder effort were combined with the most robust range statistics describing the range shift, British Odonata as a group were shown to be tracking isotherms between 1960 and 2005. 6. Accurate description of past range shifts is essential for correct predictions of future trends and for making decisions concerning conservation priorities. We strongly recommend the use of the best performing methods outlined here to ensure consistency and accuracy in future studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle