Hierarchical Bayesian integrated model for estimating migratory bird harvest in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian Wildlife Service (CWS) requires reliable estimates of the harvest of migratory game birds, including waterfowl, to effectively manage populations of these hunted species. The National Harvest Survey is an annual survey of hunters who purchase Canada's mandatory migratory game bird hunting permit, integrating information from a survey of hunting activity with information from a separate survey of species composition in the harvest. We used these survey data to estimate the number of birds harvested for each species and hunting activity metrics (e.g., number of active hunters, days spent hunting). The analytical methods used to generate these estimates have not changed since the survey was first designed in the early 1970s. We describe a new hierarchical Bayesian integrated model, which replaces the series of ratio estimators that comprised the old model. We are using this new model to generate estimates for migratory bird harvests as of the 2019–2020 hunting season, and to generate updated estimates for all earlier years. The hierarchical Bayesian model uses over‐dispersed Poisson distributions to model mean hunter activity and harvest (zero‐inflated Poisson and zero‐truncated Poisson, respectively). It also includes multinomial distributions to model some key components (e.g., variation in harvest across periods of the hunting season, the species composition of the harvest within each of those periods, the age and sex composition in the harvests of a given species). We estimated the parameters of the Poisson and the multinomial distributions for each year as random effects using first‐difference time‐series. This time‐series component allows the model to share information across years and reduces the sensitivity of the estimates to annual sampling noise. The new model estimates are generally very similar to those from the old model, particularly for the species that occur most commonly in the harvest, so the results do not suggest any major changes to harvest management decisions and regulations. Estimates for all species from the new model are more precise and less susceptible to annual sampling error, particularly for species that occur less commonly in the harvest (e.g., sea ducks, other species of conservation concern). This new model, with its hierarchical Bayesian framework, will also facilitate future improvements and elaborations, allowing the incorporation of prior information from the rich literature and knowledge in game bird management and biology.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».