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Enregistrement W2102720175 · doi:10.1890/12-1657.1

Accounting for female reproductive cycles in a superpopulation capture–recapture framework

2013· article· en· W2102720175 sur OpenAlexaff
Emma L. Carroll, S. J. Childerhouse, Rachel M. Fewster, Nathalie J. Patenaude, Debbie Steel, Glenn Dunshea, Laura J. Boren, Scott Baker

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesMarsden FundNational Geographic SocietyAustralian Antarctic DivisionDirectorate for Biological SciencesTertiary Education CommissionU.S. Department of State
Mots-clésMark and recaptureAbundance (ecology)PopulationStatisticsVital ratesPopulation modelRange (aeronautics)Right whaleGeographyEcologyFisheryBiologyDemographyMathematicsPopulation growthWhale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations58
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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