Integrated estimation of the spatial population density surface using semi‐continuous sampling 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
Abstract Mixture models are frequently used in ecology for the estimation of abundance. These models adopt a hierarchical structure in which the observations are dependent on both a detection probability and abundance at the survey site. Applications are typically to discrete survey count data. Analogous mixture models have not been developed for semi‐continuous sampling data, which are characterised by a large number of zero observations and non‐zero observations measured on a continuous scale. We attempt to bridge the gap between mixture modelling approaches developed for discrete counts and their application to semi‐continuous data. We use survival analysis to derive a relationship between a continuous measure of abundance and the probability of a zero observation, and incorporate this relationship into a two‐part, log‐normal hurdle model, with the biomass represented as a hierarchical model parameter. We apply the model to semi‐continuous marine sampling data collected from a bottom trawl fishery in New Zealand. Despite the simplicity of the parameterisation, the model is able to describe the observations and predict a relative biomass density layer over space. The approach allows mixture models to be applied to semi‐continuous ecological data. By allowing the population density distribution to be properly estimated, the methods presented here can inform the management of anthropogenic impacts on vulnerable species, as well as understanding distributional shifts that may arise due to climate change.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 découle