Fast evaluation of study designs for spatially explicit capture–recapture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatially explicit capture–recapture methods use data from the detection of marked animals at known points in space to estimate animal population density without bias from edge effects. Detection is by means of stationary devices such as traps, automatic cameras or DNA hair snags. Data collection is often expensive, and it is not obvious how to optimize the frequency of sampling and the spatial layout of detectors. Results from a pilot study may be extrapolated by simulation to predict the effectiveness of different configurations of multiple detectors, but simulation is slow and requires technical expertise. Another approach for evaluating novel designs is to compute intermediate variables such as the expected number of detected individuals E(n) and expected number of recapture events E(r), and to seek relationships between these variables and quantities of interest such as precision and power. We present formulae for the expected counts and power. For many scenarios the relative standard error (RSE) of estimated density is close to , and for maximum precision E(n) ≈ E(r). We compare the approximation for with more rigorous results from simulation. Computation of E(n) and E(r) is deterministic and much faster than simulation, so it is readily included in interactive software for designing studies with enough power to answer ecological questions. The related approximation for is adequate for many purposes.
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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 | 0,286 | 0,463 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».