Single bin QPAD (SQPAD) approach for robust analysis of point-count data with detection error
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bird population monitoring is often conducted using point-count surveys. Accounting for detection errors is a major challenge in analyzing these data. The commonly used methods for correcting detection errors in counts of organisms are distance sampling, removal sampling, N-mixture, and QPAD. These methods rely on multiple surveys or subdivisions within surveys (time/distance bins). The reliability of these approaches depends on the accurate estimation of distance, correct identification of individuals, and the closed population assumption. Errors in distance estimation, double counting, and mortality and migration of individuals within and between survey periods can lead to substantial biases in population density estimation. Furthermore, tracking individuals and estimating distances can be difficult in field conditions. We propose a simple modification of the QPAD method so that field observers are required to collect information only about either the occupancy status or count of individuals within a specified time interval and a specified spatial buffer, a “single bin,” around the observer’s location. We show that population density parameters are identifiable by changing the time interval and the radius of the spatial buffer for each survey location. We show that this variable-effort survey method is robust against errors in distance estimation and double counting. We also show that data collected under current protocols in North America can be analyzed using single bin QPAD. We illustrate our methodology with biologically realistic simulations and a reanalysis of some field 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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».