Evaluation of Sampling Designs for Red Sea Urchins Strongylocentrotus franciscanus in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimates of the total stock biomass of marine invertebrates that aggregate, such as red sea urchins Strongylocentrotus franciscanus, are often highly uncertain, partly because it is difficult to estimate their density. To improve estimates, we used 200 simulated red sea urchin populations with spatial and numerical properties based on field data to evaluate various simulated survey designs for a given number of transects in terms of the precision, bias, and efficiency (relative variance) of their estimates. We considered a random transect sampling method that is currently used in British Columbia for red sea urchins, which samples every other quadrat within each transect, as well as a complete version of that transect method, which samples every quadrat. We also evaluated more complex random transect sampling designs, including restricted adaptive cluster sampling and a design stratified by type of substrate within each transect. The complete transect method produced essentially unbiased estimates of red sea urchin density (as did the currently used sampling design) and had lower variance than the current method, but the complete method used twice as many quadrat samples per transect to do so (incurring higher costs of sampling by divers). In contrast, the design stratified by substrate required 33% fewer sampled quadrats per transect than the current sampling method to achieve the same variance as that method, but it had a median bias of 10%. Finally, the restricted adaptive cluster sampling design gave estimates that had lower variance than the current method and used 18% fewer sampled quadrats, but the median urchin density estimate was biased downward by 8%. Choosing among sampling designs thus involves making trade-offs among bias, precision, and sampling cost as well as considering practical constraints on scuba divers who attempt to implement complex designs in field situations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».