On the power of plotless density estimators for statistical comparisons of plant populations
Notice bibliographique
Résumé
Reliable density estimations of plant populations and their statistical comparison are fundamental in many ecological studies. Typical sampling methods are plotless density estimators (PDE) and plot counts. A simulation study was performed to examine the power of these sampling methods for the statistical comparison of the densitiesof two plant populations. The variable area transect estimator, the ordered distance estimator, and Byth’s T-square estimator were considered and compared with the quadrat count estimator. The relative root-mean-squared error and the relative bias were used to explore the quality of the estimators, and robust confidence intervals and standard deviation estimators were given. Tests were developed to compare the population densities of two independent populations, and the performance of the tests was examined. All simulations were run for spatially random and aggregate data patterns. For completely random data, all estimators and all tests behaved well if they were based on the same sampling intensity. For the aggregate pattern, all PDE’s were negatively biased, but the quadrat count estimator was unbiased. Nonparametric confidence intervals had the most robust performance for aggregate data. The results of the presented simulation study demonstrate that plant ecologists should avoid PDE for both density estimation and statistical testing except when the pattern of a population is known to follow a completely random spatial pattern. Instead, the use of the plot count estimator is recommended.
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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 | 0,203 | 0,620 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».