Latent Multinomial Models for Extended Batch-Mark Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Batch marking is common and useful for many capture-recapture studies where individual marks cannot be applied due to various constraints such as timing, cost, or marking difficulty. When batch marks are used, observed data are not individual capture histories but a set of counts including the numbers of individuals first marked, marked individuals that are recaptured, and individuals captured but released without being marked (applicable to some studies) on each capture occasion. Fitting traditional capture-recapture models to such data requires one to identify all possible sets of capture-recapture histories that may lead to the observed data, which is computationally infeasible even for a small number of capture occasions. In this paper, we propose a latent multinomial model to deal with such data, where the observed vector of counts is a non-invertible linear transformation of a latent vector that follows a multinomial distribution depending on model parameters. The latent multinomial model can be fitted efficiently through a saddlepoint approximation based maximum likelihood approach. The model framework is very flexible and can be applied to data collected with different study designs. Simulation studies indicate that reliable estimation results are obtained for all parameters of the proposed model. We apply the model to analysis of golden mantella data collected using batch marks in Central Madagascar.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle