Modélisation bayésienne de la distribution des naissances de phoques gris et évaluation du moment de la récolte
Notice bibliographique
Résumé
Des relevés aériens ont été effectués pour estimer la production de chiots chez le phoque gris (Halichoerus grypus) de l’Atlantique Nord-Ouest dans l’est du Canada entre décembre 2020 et février 2021. Ces relevés sous-estiment la production si certains chiots quittent le site de reproduction avant les relevés ou d’autres naissent après. Des évaluations antérieures ont permis de modéliser la distribution des naissances pour corriger ce biais par un ajustement de la proportion de chiots, à différents stades morphométriques définis d’une durée fixe, à une distribution Gamma ou de Weibull (modèle de distribution des naissances de Myers [DNM]). Une nouvelle approche de modélisation bayésienne a été élaborée et comparée au modèle DNM afin d’examiner l’incidence de cette approche sur notre compréhension de la période des naissances. En assumant que les chiots sont sevrés à l’âge de 20 jours, ce modèle a également été appliqué pour déterminer la proportion d’entre eux qui sont sevrés et qui peuvent donc être chassés dans les différentes colonies. Le modèle DNM et le modèle bayésien ont donné des estimations similaires lorsqu’ils ont été appliqués à l’ensemble de données riche en informations acquis sur l’île de Sable. Pour d’autres sites de reproduction, le modèle bayésien a eu tendance à estimer une période des naissances légèrement plus courte que le modèle DNM, ce qui s’est traduit par une estimation plus élevée de la proportion d’animaux nés à la date du relevé aérien et, par conséquent, par un ajustement plus faible des dénombrements. La date de sevrage estimée par le modèle bayésien a montré une tendance générale commençant au large de la côte de la Nouvelle Écosse et se déplaçant ensuite dans le golfe du Saint-Laurent. Le modèle bayésien a estimé que 50 % des chiots de phoques gris étaient sevrés le 6 janvier 2021 dans les îles du sud-ouest de la Nouvelle-Écosse et le 24 janvier dans le sud du golfe. L’application du modèle bayésien aux données sur les stades de développement acquises dans plusieurs colonies au cours des années précédentes a montré que la date à laquelle 50 % des chiots sont sevrés a avancé d’environ un jour chaque année depuis le début des années 2000 dans le golfe du Saint Laurent. Cette tendance est moins nette en dehors du golfe, mais la période des naissances en 2021 a également été estimée plus précoce que les années précédentes. Le modèle bayésien permet de tenir compte de plusieurs sources d’incertitude qui n’étaient pas considérées auparavant. Cela inclut l’incertitude liée à la date de la première naissance, de la durée de chaque stade de développement et de la variabilité dans la classification des stades par différents observateurs. En mettant à jour les « priors », le modèle peut utiliser la nouvelle information au fur et à mesure qu’elle est obtenue. L’utilisation du modèle bayésien devrait permettre d’améliorer les estimations de la taille de la population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».