Testing the efficiency of structured and unstructured surveys for detecting a small population of Jack in the Pulpit (<i>Arisaema triphyllum</i>) plants
Notice bibliographique
Résumé
Detecting inconspicuous species with low abundance is challenging, yet failure to detect these species can have important conservation implications. Few experimental studies have been conducted to assess how survey protocols affect plant species detectability. We tested the efficiency of structured (transect-based) and unstructured (unplanned search) surveys for the detection of a small, simulated population of Jack in the Pulpit ( Arisaema triphyllum) plants. We found no significant difference in the mean percentage of plants detected between survey types (27% structured, 31% unstructured, 95% CI = −0.23, Inf). However, unstructured surveys detected slightly more plants per unit time, while structured surveys covered a slightly larger portion of the study area. Participants located 33% of plants across all 18 surveys. The probability of finding all plants in a single survey was very low (7.59 × 10–4 to 8.89%). To ensure a 95% probability of detection of at least one plant in our study, a minimum of two to four surveys would be required. These results suggest that for population estimation or presence/absence surveys, particularly for species of conservation concern with low abundance or invasive species at the early stages of invasion, a single survey might not be enough.
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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 | 0,030 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».