Evaluating trade-offs in spatial versus temporal replication when estimating avian community composition and predicting species distributions
Notice bibliographique
Résumé
Species distribution modeling is important for predicting species responses to environmental change, but model accuracy can be limited by a lack of data in remote areas. Hierarchically stratified surveys (cluster sampling) offer an efficient approach to sampling in remote areas, but an appropriate balance is needed between cost efficiency and statistical independence. The cost-effectiveness of cluster sampling likely varies with temporal sampling intensity (e.g., single vs. multiple repeat samples) due to differences in spatial autocorrelation. Our aim was to assess the trade-offs between spatial and temporal replication and optimize sampling in which temporal replication occurs. We used bootstrap resampling to create alternative designs from multi-species avian point-count and autonomous recording unit data. We varied the number of primary sample units (PSUs), secondary sampling units per PSU (SSUs), and temporal repeat samples (i.e., visits) at each SSU. We fit species accumulation curves to examine how spatial and temporal replication influenced species accumulation. We split data into spatially independent model training and validation datasets and fit species distribution models (SDM) for 47 species using generalized linear models and examined how prediction accuracy changed with sampling intensity to examine the cost-benefit trade-offs between spatial versus temporal replication within PSUs. We found that spatial and temporal replication were partially redundant and adding more visits had less influence on predictive accuracy when there were more SSUs and vice versa. The cost-benefit of increasing spatial replication within PSUs varied with the costs of accessing SSUs. The optimal number of SSUs per PSU varied with both temporal replication and the number of unique PSUs sampled. In general, using ≤ 3 SSUs per PSU produced the most accurate SDM predictions when the number of PSUs was high. When the number of PSUs was low and/or SSU costs were low, increasing clustering within PSUs can optimize sampling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».