Optimizing performance of nonparametric species richness estimators under constrained sampling
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the functional relationship between the sample size and the performance of species richness estimators is necessary to optimize limited sampling resources against estimation error. Nonparametric estimators such as Chao and Jackknife demonstrate strong performances, but consensus is lacking as to which estimator performs better under constrained sampling. We explore a method to improve the estimators under such scenario. The method we propose involves randomly splitting species-abundance data from a single sample into two equally sized samples, and using an appropriate incidence-based estimator to estimate richness. To test this method, we assume a lognormal species-abundance distribution (SAD) with varying coefficients of variation (CV), generate samples using MCMC simulations, and use the expected mean-squared error as the performance criterion of the estimators. We test this method for Chao, Jackknife, ICE, and ACE estimators. Between abundance-based estimators with the single sample, and incidence-based estimators with the split-in-two samples, Chao2 performed the best when CV < 0.65, and incidence-based Jackknife performed the best when CV > 0.65, given that the ratio of sample size to observed species richness is greater than a critical value given by a power function of CV with respect to abundance of the sampled population. The proposed method increases the performance of the estimators substantially and is more effective when more rare species are in an assemblage. We also show that the splitting method works qualitatively similarly well when the SADs are log series, geometric series, and negative binomial. We demonstrate an application of the proposed method by estimating richness of zooplankton communities in samples of ballast water. The proposed splitting method is an alternative to sampling a large number of individuals to increase the accuracy of richness estimations; therefore, it is appropriate for a wide range of resource-limited sampling scenarios in ecology.
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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 | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».