Effects of imperfect detection on inferences from bird surveys
Notice bibliographique
Résumé
Counts obtained from point count surveys of birds can be treated as an index to bird abundance, but imperfect detectability can complicate inferences about abundance. Detectability-adjusted analysis methods, including double observer, replicated counts, removal, and distance sampling methods, estimate detection as well as abundance but require additional information, with added logistical costs and potentially added sources of error. As a counterpoint to field-based studies, we simulated point counts of birds, modeling birds spatially as moving within territories, modeling song production as an autocorrelated process, and modeling perceptibility as a function of distance to the observer. We simulated counts with parameters reflecting surveys and behavior of Black-throated Blue Warblers (<em>Setophaga caerulescens</em>), analyzed counts using index and detectability-adjusted analysis methods, and then evaluated and compared the performance of analysis methods. Estimates from index methods underestimated true density of birds for all survey types but were highly correlated with true density. Adjusted estimates from distance sampling and removal analysis methods were less biased than index estimates but had reduced correlation with true density. Adjusted estimates from double-observer analysis methods were nearly unchanged from index estimates. Adjusted estimates from replicated-counts analysis methods were susceptible to highly inflated density estimates, resulting in extremely high bias and low correlation with true density. For replicated counts, the maximum count (an index method) produced less biased estimates than N-mixture model estimates. Index methods, while biased, were better correlated with true density than detectability-adjusted methods. If detection is constant and relative abundance is sufficient to meet survey objectives, using an index method is often preferable. For systems with variable detection probability where inference about absolute abundance is necessary or when detection and abundance are both expected to vary across a covariate gradient, practitioners should select detectability-adjusted methods suited to model the source of imperfect detection in their system. Ill-suited detectability-adjusted methods will not improve inference and are no more useful than an index.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».