Mixture Models for Distance Sampling Detection Functions
Notice bibliographique
Résumé
We present a new class of models for the detection function in distance sampling surveys of wildlife populations, based on finite mixtures of simple parametric key functions such as the half-normal. The models share many of the features of the widely-used "key function plus series adjustment" (K+A) formulation: they are flexible, produce plausible shapes with a small number of parameters, allow incorporation of covariates in addition to distance and can be fitted using maximum likelihood. One important advantage over the K+A approach is that the mixtures are automatically monotonic non-increasing and non-negative, so constrained optimization is not required to ensure distance sampling assumptions are honoured. We compare the mixture formulation to the K+A approach using simulations to evaluate its applicability in a wide set of challenging situations. We also re-analyze four previously problematic real-world case studies. We find mixtures outperform K+A methods in many cases, particularly spiked line transect data (i.e., where detectability drops rapidly at small distances) and larger sample sizes. We recommend that current standard model selection methods for distance sampling detection functions are extended to include mixture models in the candidate set.
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 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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».