Simultaneous modelling of movement, measurement error, and observer dependence in mark-recapture distance sampling: An application to Arctic bird surveys
Notice bibliographique
Résumé
Mark-recapture distance sampling is a promising method for surveying bird populations from aircraft in open landscapes. However, commonly available distance sampling estimators require that distances to target animals are made without error and that animals are stationary while sampling is being conducted. Motivated by a recent bird survey where these requirements were routinely violated, we describe a marginal likelihood framework for estimating abundance from double-observer data that can accommodate movement and measurement error when observations are made consecutively (as with front and rear observers), when animals are uniformly distributed during detection by the first observer, and when detections consist of both moving and stationary animals. Assuming that all animals are subject to measurement error and that some animals can move between detections, we integrate over unknown animal locations to construct a marginal likelihood for detection, movement, and measurement error parameters. Estimates of animal abundance are then obtained using a modified Horvitz–Thompson-like estimator. In addition, unmodelled heterogeneity in detection probability can be accommodated through observer dependence parameters. Using simulation, we show that our approach yields low bias compared to approaches that ignore movement and/or measurement error, including in cases where there is considerable detection heterogeneity. Applying our approach to data from a double-observer waterfowl helicopter survey in northern Canada, we are able to estimate bird density accounting for movement and measurement error and corrected for observer heterogeneity. Our approach appears promising for generating unbiased estimates of bird abundance necessary for reliable conservation and management.
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 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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».