Estimating occupancy using spatially and temporally replicated snow surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Occupancy modelling is increasingly used to monitor changes in the spatial distribution of rare and threatened species. Occupancy methods have traditionally relied upon temporally replicated surveys to estimate detection probability. Recently, occupancy models with spatial replication have been used to estimate detection probabilities over large geographical areas that are difficult to survey repeatedly. We developed occupancy models that combine spatially and temporally replicated data and applied them to snow‐tracking surveys of six species, including wolverine Gulo gulo and Canadian lynx Lynx canadensis. We surveyed thirty‐nine 100‐km2 cells and used 1‐km trail segments within cells as spatial replicates. We surveyed 56% of the cells once and 44% of the cells between 2 and 14 times, resulting in a total of 872 km surveyed. We compared four occupancy models that incorporated spatial correlation in detection probability and hierarchically estimated occupancy at two spatial scales: cell occupancy and segment presence. We detected strong serial correlation in probability of detection for all species. Our models with serial correlation had higher occupancy estimates with larger confidence intervals than models assuming segments were independent and exchangeable. Spatial and temporal replicates have identical power to detect decreases in occupancy when survey segments are independent, but spatial correlation in detection probability can reduce the power of spatial replicates. The effects of spatial correlation are more pronounced when detection probability is low. Application of temporal replicates to spatial replicated surveys increases the precision of occupancy estimates, but sampling design trade‐offs between number of sites and spatial versus temporal replicates need to balance levels of spatial correlation in detection probability with costs to visit sites.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».