Can the Spatial Point Patterns of Animal Distributions Be Detected Using Sparse Samples? A Case Study of Four Soricomorpha (Mammalia) Species in Poland / Czy Przestrzenny Wzorzec Rozkładu Punktów W Dystrybucji Zwierząt Może Zostać Określony Na Podstawie Rzadkiego Próbkowania? Studium Przypadku Na Czterech Gatunkach Soricomorpha (Mammalia) Występujących W Polsce.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present study, Riley's K function and alternative spatial point process models are calculated and compared for the hybrid distributional records of four Soricomorpha species (Talpa europaea, Sorex araneus, Sorex minutus, and Neomys fodiens) in Poland over different sampling sizes. The following spatial point process models are fitted and compared: homogeneous Poisson process (HPP) and inhomogeneous Poisson process (IPP) models. For IPP models, the covariates explaining the trend are latitude and longitude. Spatial process models and true distributional aggregation status (using K function) of the four species are also calculated based on the full observed data set for the purpose to check how many grids are required to sample so as to reflect the true spatial distributional point patterns. When performind tha sampling, the sanpling size 5, 10, 30, 60 and 100 are considered. For each sampling size, 500 replicates are performed to keep consistence and reduce uncertainty. The results showed that, for the full observed data set over the whole territory of Poland, IPP models were much better than the null HPP model for explaining the distribution of Soricomorpha species. For every sample size, the true aggregation status and the associated spatial point process models of each species over the studied area can be perfectly identified when using the information derived from limiting samples only. Based on the results, it is found that around 20% of grid cells should be used as the minimum threshold for accurately detecting the true spatial point patterns
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».