Analysis of Capture-Recapture Data with Temporary Emigration: a Latent Multinomial Approach
Capture-recapture (CR) methods are widely used to estimate species population characteristics, such as population size, survival, and recruitment. Open-population CR models commonly assume that (i) individuals can be uniquely and correctly identified, and (ii) any emigration from the study area is permanent—that is, individuals cannot leave the population temporarily and return later. However, these two assumptions are often violated in practice, leading to unreliable estimates. We propose a latent multinomial temporary emigration modelling framework for analysing CR data without individual identification, which can flexibly accommodate various types of emigration structures. An application to real data using a batch-mark golden mantella dataset demonstrates that accounting for temporary emigration provides a better fit to the data compared to the model without temporary emigration.
Analyse des données de capture-recapture avec émigration temporaire : approche multinomiale latente
Les méthodes de capture-recapture (CR) sont largement utilisées pour estimer les caractéristiques des populations d'espèces, telles que la taille de la population, la survie et le recrutement. Les modèles CR en population ouverte supposent généralement que (i) les individus peuvent être identifiés de manière unique et correcte, et que (ii) toute émigration à partir de la zone d'étude est permanente, c'est-à-dire que les individus ne peuvent pas quitter temporairement la population et y revenir plus tard. Cependant, ces deux hypothèses ne sont souvent pas respectées dans la pratique, ce qui conduit à des estimations peu fiables. Nous proposons un cadre de modélisation de l'émigration temporaire multinomiale latente pour l'analyse des données CR sans identification individuelle, qui peut s'adapter de manière flexible à différents types de structures d'émigration. Une application à des données réelles sur les mantelles dorées marquées par lots démontre que la prise en compte de l'émigration temporaire conduit à une meilleure adéquation aux données que le modèle sans émigration temporaire.
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