Effect of sampling effort on bias and precision of trends in migration counts
Notice bibliographique
Résumé
Hourly or daily counts of animals during migration are used to assess change in population status. However, due to financial and logistical constraints, it is sometimes not possible to sample the entire migration, resulting in an unknown impact on accuracy and precision of estimated trends. Using simulated migration counts of 3 raptor species, commonly detected Sharp-shinned Hawks (Accipiter striatus), rarely detected Merlins (Falco columbarius), and super-flocking Broad-winged Hawks (Buteo platypterus), we used a hierarchical modeling framework to test whether sampling effort influenced accuracy and precision of trends. We subsampled simulated datasets in various ways: weekends only; a random sample of 40%, 60%, or 80% of the migration; or the first 25%, 50%, or 75% of the migration. Bias in trend estimates and probability of error (estimating a false but significant trend) varied little with sampling effort for the common and rare species, which suggests that for these species, sampling only a small subset of the migration will not increase the probability of drawing false inference from the data. However, when counts of the super-flocking species were highly variable among days, trends were strongly positively biased when the first 25% of the migration was sampled, and probability of error increased with sampling effort. For all species, probability of detecting a significant and accurate trend also improved with sampling effort, but only exceeded 80% for common and rare species when a majority of the migration was sampled. Increasing sampling effort is recommended to improve power of trend analyses for common and rare species, but for super-flocking species, randomly sampling a subset of observation days throughout the migration can minimize error, but at the expense of a ~22–25% reduction in power using 20-year datasets. For species with this pattern, other methods to improve power, such as combining data across sites, should be considered.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».