Validation of close‐kin mark–recapture (CKMR) methods for estimating population abundance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowing how many individuals there are in a population is a fundamental problem in the management and conservation of freshwater and marine fish. We compare abundance estimates (census size, Nc) in seven brook trout Salvelinus fontinalis populations using standard mark–recapture (MR) and the close‐kin mark–recapture (CKMR) method. Our purpose is to validate CKMR as a method for estimating population size. Close‐kin mark–recapture is based on the principle that an individual's genotype can be considered a “recapture” of the genotypes of each of its parents. Assuming offspring and parents are sampled independently, the number of parent–offspring pairs (POPs) genetically identified in these samples can be used to estimate abundance. We genotyped (33 microsatellites) and aged c. 2,400 brook trout individuals collected over 5 consecutive years (2014–2018). We provide an alternative interpretation of CKMR in terms of the Lincoln–Petersen estimator in which the parents are considered as tagging the offspring rather than the offspring “recapturing” the parents. Despite various sources of uncertainty, we find close agreement between standard MR abundance estimates obtained through double‐pass electrofishing and CKMR estimates, which require information on age‐specific fecundity, and population‐ and age‐specific survival rates. Population sizes ( ) are estimated to range between 300 and 6,000 adult individuals. Our study constitutes the first in situ validation of CKMR and establishes it as a useful method for estimating population size in aquatic systems where assumptions of random sampling and thorough mixing of individuals can be met.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».