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Enregistrement W3215121142 · doi:10.5334/jors.329

bbsBayes: An R Package for Hierarchical Bayesian Analysis of North American Breeding Bird Survey Data

2021· article· en· W3215121142 sur OpenAlexaffabout
Brandon P.M. Edwards, Adam C. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Open Research Software · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreeding bird surveyWildlifePopulationGeographyService (business)Bayesian probabilityComputer scienceBird conservationSurvey data collectionEcologyHabitatDemographyStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American Breeding Bird Survey (BBS) is the primary ecological monitoring program used to assess the population, status, and trends of North American birds. As such, accessible analysis of BBS data is crucial to wildlife conservation/management and ecological science in North America. The R package bbsBayes was developed as a wrapper for the analysis of BBS data using hierarchical Bayesian models, including the models currently used by the Canadian Wildlife Service and the United States Geological Survey. The goal of bbsBayes is to provide an accessible package for anyone in the conservation community to estimate population trajectories (time-series) and trends (rates of change) for any of the 400+ bird species monitored by the BBS, and to allow more advance users to easily access the data and model-templates necessary to customize an analysis for their research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,057

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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