Comparing radio-tracking and visual detection methods to quantify group size measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Average values of animal group sizes are prone to be overestimated in traditional field studies because small groups and singletons are easier to overlook than large ones. This kind of bias also applies for the method of locating groups by tracking previously radio-collared individuals in the wild. If the researcher randomly chooses a collared animal to locate a group to visit, a large group has higher probability to be selected than a small one, simply because it has more members. 2. The question arises whether location of groups by means of finding collared animals has smaller or greater bias than searching for groups by visual observation. If the bias is smaller or same, this method can be recommended for finding groups. However, such a comparison cannot be made by speculation, only by empirical investigation. 3. The present study compares the two methods empirically, by statistically comparing group size measures (mean, median, quantiles, frequency distribution, and ‘typical group size’) between two data sets. These data sets comprise of Rocky Mountain mule deer group size values collected in the same area during the same period of time, referring either to groups located by the traditional ‘search and observe method’ or located by tracking formerly collared individuals. 4. All group size measures are statistically similar in the two samples, thus we conclude that the two methods yielded similar biases. Although the true group size measures are not known, we presume that both methods have overestimated them. We propose that these results do not necessary apply to other species, thus cannot be generalized. The reason for this is that bias may depend on factors specific to the species: bias of visual observation may depend on how well the species conceals itself in the existing habitat, and the bias associated with finding groups using collared animals is likely dependent on group size distribution and also on the proportion of collared animals in the population.
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 | 0,004 | 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 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 ».