Closure violation in DNA-based mark-recapture estimation of grizzly bear populations
Notice bibliographique
Résumé
We use methods in the program MARK to explore the effects of closure violation when DNA-based markrecapture methods are used to estimate grizzly bear (Ursus arctos) populations. Our approach involves the use of Pradel models in MARK to explore the relationship between recruitment, apparent survival rates, recapture rates, and distance between mean bear-capture locations and the edge of the sampling grid. If the population is demographically closed, it can be assumed that apparent survival estimates the fidelity of bears to the grid area and recruitment estimates rates of addition of bears to the grid area. A core bear population is defined from the Pradel analysis and is used to approximate the grid-based population size. The Huggins closed-population model in MARK is used to provide robust superpopulation estimates by explicitly modeling the relationship between capture probability and distance of bear-capture location from the grid edge. Data from a grizzly bear DNA-based markrecapture inventory conducted in British Columbia is used to illustrate this method. The results of the Pradel analysis suggest that bears with mean capture locations within 10 km of the grid edge exhibit reduced fidelity rates and higher addition rates. Using the population of bears captured more than 10 km from the grid edge, a core-extrapolated estimate is derived, which is substantially lower than naïve CAPTURE superpopulation estimates. The Huggins model superpopulation estimate displays superior precision compared with CAPTURE model estimates. Our results illustrate the danger of naïve interpretation of closed-model estimates. This method allows further inferences to be made concerning the spatial causes of closure violation, and the degree of bias caused by closure violation to be explored.
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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 | 0,037 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».