Evaluating sampling sufficiency in fish assemblage surveys: a similarity-based approach
Notice bibliographique
Résumé
The number and identity of fish species occurring at a site at a particular time provide basic information for assessing biological integrity, inferring fish assemblage environment relationships, and determining biodiversity patterns. Conclusions are often dependent on how sufficiently species richness and composition of fish assemblages are characterized by sampling. The proportion of total species richness obtained in a sample is an explicit measure of sampling sufficiency. However, because total species richness (TSRtru) at a site is often unknown, sampling sufficiency cannot be determined directly. To overcome this difficulty, we developed a new approach, which is based on a relationship between the proportion of TSRtru or %TSRtru and the similarity among replicate samples (autosimilarity). With autosimilarity measured with the Jaccard coefficient (JC), a simple relationship was established: %TSRtru = 100JC. Fourteen sites where TSRtru was reached or approached during sampling were selected from four surveys to validate this relationship. We used the approach to estimate the sample sizes required for 90, 95, and 100% TSRtru, indicating that widely differing sampling efforts among sites are needed to obtain the same proportion of the local species pool. The results strongly support the use of the new approach in evaluating sampling sufficiency in stream and river fish surveys.
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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 | 0,066 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».