Using multistate occupancy estimation to model habitat use in difficult-to-sample watersheds: bridle shiner in a low-gradient swampy stream
Notice bibliographique
Résumé
We used multiseason, multistate patch occupancy models to investigate habitat use of a regionally rare minnow (bridle shiner, Notropis bifrenatus) within a difficult-to-sample, swampy stream system by defining occupancy states as coarse abundance categories (i.e., none, some, many). Habitat patches were repeatedly subsampled during three sampling periods spanning June to August 2011 using a nonstandard purse-and-lift method with a seine net, as poorly defined shorelines, unconsolidated substrate, and emergent vegetation limited beaching and restricted possible sampling locations. Detection probabilities increased from June to August, likely due to increasing catch per effort as age 0 became vulnerable to the gear, supported by the probability of detection being greater when the species was at high abundance, given occupancy. The probability of a habitat patch being occupied increased with the percent of macrophyte cover and decreased with increasing distance from another occupied patch. Decreasing mean depth showed a weak relationship to high abundance, given a patch was occupied. In summary, the multistate occupancy analytical approach was highly informative for developing quantitative habitat relationships and was seen as an effective framework for evaluating habitat use of aquatic organisms that inhabit environments inherently difficult to sample for which imperfect detection and sampling efficiency are of concern.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».