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Enregistrement W2036953713 · doi:10.2981/10-105

Estimating detection probability for Canada lynx <i>Lynx canadensis</i> using snow‐track surveys in the northern Rocky Mountains, Montana, USA

2012· article· en· W2036953713 sur OpenAlexaboutno aff
John R. Squires, Lucretia E. Olson, David L. Turner, Nicholas J. DeCesare, Jay A. Kolbe

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationU.S. Forest Service
Mots-clésSnowGeographyHabitatGrid cellPhysical geographyAerial surveyEcologyCartographyBiologyGridMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used snow‐tracking surveys to determine the probability of detecting Canada lynx Lynx canadensis in known areas of lynx presence in the northern Rocky Mountains, Montana, USA during the winters of 2006 and 2007. We used this information to determine the minimum number of survey replicates necessary to infer the presence and absence of lynx in areas of similar lynx density (approximately 2.8 lynx/100 km 2 ) with confidence. The probability of detecting lynx in mountainous habitats that support resident populations was 0.80‐0.99 when surveys were conducted on an 8 × 8 km 2 grid with 10 km of search effort per cell. Snow‐track surveys were highly successful at detecting the presence of Canada lynx over large landscapes. Two survey replicates established absence of Canada lynx with 95% certainty. The high probability of detection associated with snow‐track surveys makes this method useful for documenting populations of Canada lynx in areas where their status is uncertain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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