Estimating plant abundance using inflated beta distributions: Applied learnings from a lichen–caribou ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantifying abundance and distribution of plant species can be difficult because data are often inflated with zero values due to rarity or absence from many ecosystems. Terrestrial fruticose lichens (Cladonia and Cetraria spp.) occupy a narrow ecological niche and have been linked to the diets of declining caribou and reindeer populations (Rangifer tarandus) across their global distribution, and conditions related to their abundance and distribution are not well understood. We attempted to measure effects related to the occupancy and abundance of terrestrial fruticose lichens by sampling and simultaneously modeling two discrete conditions: absence and abundance. We sampled the proportion cover of terrestrial lichens at 438 vegetation plots, including 98 plots having zero lichens. A zero‐inflated beta regression model was employed to simultaneously estimate both the absence and the proportion cover of terrestrial fruticose lichens using fine resolution satellite imagery and light detection and ranging (LiDAR) derived covariates. The probability of lichen absence significantly increased with shallower groundwater, taller vegetation, and increased Sphagnum moss cover. Vegetation productivity, Sphagnum moss cover, and seasonal changes in photosynthetic capacity were negatively related to the abundances of terrestrial lichens. Inflated beta regression reliably estimated the abundance of terrestrial lichens (R2 = .74) which was interpolated on a map at fine resolution across a caribou range to support ecological conservation and reclamation. Results demonstrate that sampling for and simultaneously estimating both occupancy and abundance offer a powerful approach to improve statistical estimation and expand ecological inference in an applied setting. Learnings are broadly applicable to studying species that are rare, occupy narrow niches, or where the response variable is a proportion value containing zero or one, which is typical of vegetation cover data.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».