Humpback whale abundance in the North Pacific estimated by photographic capture‐recapture with bias correction from simulation studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We estimated the abundance of humpback whales in the North Pacific by capture‐recapture methods using over 18,000 fluke identification photographs collected in 2004–2006. Our best estimate of abundance was 21,808 (CV = 0.04). We estimated the biases in this value using a simulation model. Births and deaths, which violate the assumption of a closed population, resulted in a bias of +5.2%, exclusion of calves in samples resulted in a bias of −10.5%, failure to achieve random geographic sampling resulted in a bias of −0.4%, and missed matches resulted in a bias of +9.3%. Known sex‐biased sampling favoring males in breeding areas did not add significant bias if both sexes are proportionately sampled in the feeding areas. Our best estimate of abundance was 21,063 after accounting for a net bias of +3.5%. This estimate is likely to be lower than the true abundance due to two additional sources of bias: individual heterogeneity in the probability of being sampled (unquantified) and the likely existence of an unknown and unsampled breeding area (−8.7%). Results confirm that the overall humpback whale population in the North Pacific has continued to increase and is now greater than some prior estimates of prewhaling abundance.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».