Combining data from 43 standardized surveys to estimate densities of female American black bears by spatially explicit capture–recapture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatially explicit capture–recapture (SECR) models are gaining popularity for estimating densities of mammalian carnivores. They use spatially explicit encounter histories of individual animals to estimate a detection probability function described by two parameters: magnitude ( g 0 ), and spatial scale (σ). Carnivores exhibit heterogeneous detection probabilities and home range sizes, and exist at low densities, so g 0 and σ likely vary, but field surveys often yield inadequate data to detect and model the variation. We sampled American black bears ( Ursus americanus ) on 43 study areas in ON, Canada, 2006–2009. We detected 713 animals 1810 times; however, study area‐specific samples were sometimes small (6–34 individuals detected 13–93 times). We compared AIC c values from SECR models fit to the complete data set to evaluate support for various forms of variation in g 0 and σ, and to identify a parsimonious model for aggregating data among study areas to estimate detection parameters more precisely. Models that aggregated data within broad habitat classes and years were supported over those with study area‐specific g 0 and σ (ΔAIC c ≥ 30), and precision was enhanced. Several other forms of variation in g 0 and σ, including individual heterogeneity, were also supported and affected density estimates. If study design cannot eliminate detection heterogeneity, it should ensure that samples are sufficient to detect and model it. Where this is not feasible, combing sparse data across multiple surveys could allow for improved inference.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».