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Enregistrement W4241062583 · doi:10.7287/peerj.preprints.27507

Site-selection bias can drive apparent population declines in long-term studies

2019· preprint· en· W4241062583 sur OpenAlexaff
Auriel M. V. Fournier, Easton R. White, Stephen B. Heard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection biasPopulationSelection (genetic algorithm)Censoring (clinical trials)Site selectionPopulation sizeTerm (time)Abundance (ecology)Mark and recaptureEconometricsSampling biasStatisticsComputer scienceGeographyEcologyBiologyMachine learningDemographySample size determinationEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detecting population declines is a critical task for conservation biology. The spatiotemporal variability of populations, along with logistical difficulties in population estimation, makes this task difficult. Here we call attention to a possible bias in estimates of population decline: when study sites are chosen based on abundance of the focal species, for statistical reasons apparent declines are likely even without an underlying population trend. This “site-selection bias” has been mentioned in the literature but is not well known. We show using simulated and real population data that when site-selection biases are introduced, they have substantial impact on inferences about population trends. We use a left-censoring method to show patterns consistent with the operation of the site-selection bias in real population studies. The site-selection bias is, thus, an important consideration for conservation biologists, and we offer suggestions for minimizing or mitigating it in study design and analysis.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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