Evaluating time-removal models for estimating availability of boreal birds during point count surveys: Sample size requirements and model complexity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We used conventional and finite mixture removal models with and without time-varying covariates to evaluate availability given presence for 152 bird species using data from point counts in boreal North America. We found that the choice of model had an impact on the estimability of unknown model parameters and affected the bias and variance of corrected counts. Finite mixture models provided better fit than conventional removal models and better adjusted for count duration. However, reliably estimating parameters and minimizing variance using mixture models required at least 200–1,000 detections. Mixture models with time-varying proportions of infrequent singers were best supported across species, indicating that accounting for date- and time-related heterogeneity is important when combining data across studies over large spatial scales, multiple sampling time frames, or variable survey protocols. Our flexible and continuous time-removal modeling framework can be used to account for such heterogeneity through the incorporation of easily obtainable covariates, such as methods, date, time, and location. Accounting for availability bias in bird surveys allows for better integration of disparate studies at large spatial scales and better adjustment of local, regional, and continental population size estimates.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».