Density estimates of unmarked mammals: comparing two models and assumptions across multiple species and years
Notice bibliographique
Résumé
Density estimation is a key goal in ecology, but accurate estimates for unmarked animals remain elusive. Camera trap data can bridge this gap, but accuracy, precision, and concordance varies among estimators. We compared estimates from unmarked spatial capture–recapture (spatial count (SC)) models, and time in front of camera (TIFC) models, for four large mammal species in boreal Canada. Species differed in movement rates, behaviours, and sociality—traits related to model assumptions. TIFC densities typically exceeded SC model estimates for all species. Two- to five-fold differences between estimators were common. SC estimates were annually stable for moose and caribou but not for white-tailed deer. TIFC estimates showed high annual variation in some species, sites, and years, and consistency in others. Both models often produced imprecise estimates. Estimates varied from DNA- and aerial survey-based estimates. We contend models diverge, or implausibly vary, due to violations of model assumptions incurred by animal behaviour. Gregarious animals pose challenges to SC, whereas curious animals pose challenges for TIFC models. Simulations can help unravel the role of assumption violations in affecting accuracy of estimates, but field applications across species and landscapes help interpret the outcomes of estimating density from simulated data.
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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 | 0,033 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».