Hierarchical Bayesian analysis of capturemarkrecapture 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
We present a hierarchical Bayesian model (HBM) for capturemarkrecapture (CMR) data analysis. It aims at estimating the probability of capture (θ i ) and the total population size (N i ) in a series of I years i = 1,...,I. The HBM assumes that the θ i s and N i s are sampled from a common probability distribution with unknown parameters. It is compared with the model assuming independence between years in the θ i s and N i s (ABM). We show how a transfer of information between years is organized by the HBM. We compare the merits of HBM vs. ABM to estimate the spawning run and smolt run of an Atlantic salmon (Salmo salar) population of the River Oir (France) over a period of 17 years. In the spawners case, yearly data are poorly informative. Consequently, the HBM greatly improves posterior inferences compared with the ABM in terms of dispersion and robustness to the choice of prior. In the smolts case, the HBM does not significantly improve inferences compared with the ABM because data are more informative. We discuss why hierarchical modeling should be recommended in any ecological study where the data are collected on several sampling units that share some common features.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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