Information dynamics and optimal sampling in capture-recapture
捕获—再捕获中的信息动态与最优抽样AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论生态种群调查与抽样设计，未直接涉及所列经济计量细分方向。
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代码、数据与补充材料
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捕获—再捕获中的信息动态与最优抽样
- 研究问题
- 开放种群的连续捕获—再捕获调查如何积累丰度信息，固定总调查投入应如何跨时间分配，才能改善丰度及种群参数估计？
- 方法与思路
- 作者预测给定既往数据的新调查近似条件 Fisher 信息，忽略存活随机性构造近似似然，再数值优化调查投入并模拟鲸类调查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出基于不同信息目标的时间投入优化方案，并通过五十年模拟比较固定年度投入与名义最优抽样下的估计表现。
- 阅读关注点
- 应核对忽略存活随机性的近似误差、不同目标函数对应的设计差异，以及优化时使用的信息与真实模拟模型之间是否存在偏差。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引稿件版本未注明，不能推断刊本变化。摘要未报告比较结果或改善幅度，名义最优不代表对真实模型已证明全局最优。
原文摘要
The build up of information in a continued capture-recapture experiment of simple random sampling of an open population is studied by predicting the conditional approximate Fisher information for abundance in data from one survey given the previous data. By neglecting the stochasticity in survival, a simple approximate likelihood is obtained. Optimal temporal allocation of a given total effort is found by numerical optimization for various objective functions based on the approximate Fisher information. For aerial photographic surveys of bowhead whales, the performance of estimates of abundance and of demographic parameters is compared between constant yearly survey effort and nominally optimal sampling by simulating a realistic model over 50 years.