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Enregistrement W1974366701 · doi:10.1890/09-0309.1

An empirical probability model of detecting species at low densities

2010· article· en· W1974366701 sur OpenAlexaff
David G. Delaney, Brian Leung

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Park ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésQuadratSampling (signal processing)Distance samplingStatistical powerEcologyStatisticsSensitivity (control systems)Computer scienceAbundance (ecology)MathematicsBiologyFilter (signal processing)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

False negatives, not detecting things that are actually present, are an important but understudied problem. False negatives are the result of our inability to perfectly detect species, especially those at low density such as endangered species or newly arriving introduced species. They reduce our ability to interpret presence-absence survey data and make sound management decisions (e.g., rapid response). To reduce the probability of false negatives, we need to compare the efficacy and sensitivity of different sampling approaches and quantify an unbiased estimate of the probability of detection. We conducted field experiments in the intertidal zone of New England and New York to test the sensitivity of two sampling approaches (quadrat vs. total area search, TAS), given different target characteristics (mobile vs. sessile). Using logistic regression we built detection curves for each sampling approach that related the sampling intensity and the density of targets to the probability of detection. The TAS approach reduced the probability of false negatives and detected targets faster than the quadrat approach. Mobility of targets increased the time to detection but did not affect detection success. Finally, we interpreted two years of presence-absence data on the distribution of the Asian shore crab (Hemigrapsus sanguineus) in New England and New York, using our probability model for false negatives. The type of experimental approach in this paper can help to reduce false negatives and increase our ability to detect species at low densities by refining sampling approaches, which can guide conservation strategies and management decisions in various areas of ecology such as conservation biology and invasion ecology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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