Bayesian spatial modeling of moose count data: increasing estimator efficiency and exploring ecological hypotheses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Moose management throughout much of Alaska and Canada relies on aerial count data, which are commonly collected using the geospatial population estimator (GSPE) protocol. The GSPE uses a model‐based analytical approach and finite‐population block kriging to estimate abundance from a collection of sampled survey units. Widespread implementation and well‐documented analytical software have resulted in reliable estimates of moose abundance, density, and composition across a large proportion of their range. Analysis is conducted almost exclusively using the GSPE software, which fits a fixed model structure to data collected within a single year. The downside of this approach to analysis is that the fixed model structure is inefficient for estimation, leading to more field effort than would otherwise be necessary to achieve a desired level of estimator precision. We developed a more easily modified and flexible Bayesian spatial general additive model approach (BSG) that accommodates spatial and temporal covariates (e.g., habitat characteristics, trend), multiple survey events, prior information, and incomplete detection. Using a series of 6 GSPE surveys conducted in Yukon‐Charley Rivers National Preserve, Alaska, USA, from 2003–2019, we established the equivalence of the 2 approaches under similar model structures. We then extended the BSG to demonstrate how a more comprehensive approach to analysis can affect estimator precision and be used to assess ecological relationships. The precision of annual abundance estimators from the BSG were improved by an average of 43% over those based on the standard GSPE analysis, highlighting the very real costs of assuming a fixed (i.e., suboptimal) model structure. The population increased at a rate of 2.3%/year (95% CrI = 0.8–3.8%), and the increase was largely explained by a parallel increase in wildfire extent (i.e., high quality moose habitat). These results suggest that our approach could be used to increase estimator efficiency or decrease future survey costs without any modifications to the basic protocol. While modification of the GSPE software is possible, practitioners may find the BSG approach more convenient for quickly developing model structures for a particular application, thereby allowing them to extract more information from existing and future datasets.
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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 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».