AN INCIDENCE-BASED RICHNESS ESTIMATOR FOR QUADRATS SAMPLED WITHOUT REPLACEMENT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most richness estimators currently in use are derived from models that consider sampling with replacement or from the assumption of infinite populations. Neither of the assumptions is suitable for sampling sessile organisms such as plants where quadrats are often sampled without replacement and the area of study is always limited. In this paper, we propose an incidence-based parametric richness estimator that considers quadrat sampling without replacement in a fixed area. The estimator is derived from a zero-truncated binomial distribution for the number of quadrats containing a given species (e.g., species i) and a modified beta distribution for the probability of presence-absence of a species in a quadrat. The maximum likelihood estimate of richness is explicitly given and can be easily solved. The variance of the estimate is also obtained. The performance of the estimator is tested against nine other existing incidence-based estimators using two tree data sets where the true numbers of species are known. Results show that the new estimator is insensitive to sample size and outperforms the other methods as judged by the root mean squared errors. The superiority of the new method is particularly noticeable when large quadrat size is used, suggesting that a few large quadrats are preferred over many small ones when sampling diversity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle