Estimating abundance of spatially aggregated populations: comparing adaptive sampling with other survey designs
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
The main goal in estimating population abundance is to maximize its accuracy and precision. This is difficult when the survey area is large and resources are limited. We implemented a feasible adaptive sampling survey applied to an aggregated population in a marine environment and compared its performance with five classical survey designs. Specifically, larval walleye pollock (Theragra chalcogramma) in the Gulf of Alaska was used as an example of a widespread aggregated population. The six sampling designs included (i) adaptive cluster, (ii) simple random, (iii) systematic, (iv) systematic cluster, (v) stratified systematic, and (vi) unequal probability. Of the five different adaptive estimators used for the adaptive cluster design, the modified Hansen–Hurwitz performed best overall. Of the six survey designs, the stratified systematic survey provided the best overall estimator, given there was accurate prior information on which to base the strata. If no prior information was available, a systematic survey was best. A systematic survey using a single random starting point with a simple random estimator performed as well as and sometimes better than a systematic cluster survey with two starting points (clusters). The adaptive cluster survey showed no advantages when compared with these two designs and furthermore presented substantial logistical challenges.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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