Accounting for female reproductive cycles in a superpopulation capture–recapture framework
Notice bibliographique
Résumé
Superpopulation capture-recapture models are useful for estimating the abundance of long-lived, migratory species because they are able to account for the fluid nature of annual residency at migratory destinations. Here we extend the superpopulation POPAN model to explicitly account for heterogeneity in capture probability linked to reproductive cycles (POPAN-tau). This extension has potential application to a range of species that have temporally variable life stages (e.g., non-annual breeders such as albatrosses and baleen whales) and results in a significant reduction in bias over the standard POPAN model. We demonstrate the utility of this model in simultaneously estimating abundance and annual population growth rate (lamda) in the New Zealand (NZ) southern right whale (Eubalaena australis) from 1995 to 2009. DNA profiles were constructed for the individual identification of more than 700 whales, sampled during two sets of winter expeditions in 1995-1998 and 2006-2009. Due to differences in recapture rates between sexes, only sex-specific models were considered. The POPAN-tau models, which explicitly account for a decrease in capture probability in non-calving years, fit the female data set significantly better than do standard superpopulation models (deltaAIC > 25). The best POPAN-tau model (AIC) gave a super-population estimate of 1162 females for 1995-2009 (95% CL 921, 1467) and an estimated annual increase of 5% (95% CL--2%, 13%). The best model (AIC) gave a superpopulation estimate of 1007 males (95% CL 794, 1276) and an estimated annual increase of 7% (95% CL 5%, 9%) for 1995-2009. Combined, the total superpopulation estimate for 1995-2009 was 2169 whales (95% CL 1836, 2563). Simulations suggest that failure to account for the effect of reproductive status on the capture probability would result in a substantial positive bias (+19%) in female abundance estimates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».