Monk (2013) suggested that this pre

Monk (2013) suggested that this preference for the presence-only models is a result of the misconception that imperfect detection can be ignored when using presence-only models. The imperfect detection of species in the marine environment and its relevance for SDMs is a very important topic currently under discussion (Monk,2013). However, this problem also affects the presence-only models (Dorazio,2012;Yackulic et al.,2013). In fact, according to the results of this work and similar studies (Brotons et al.,2004;Bedia et al.,2011), the use of absences obtained from sampling (presence–absence data) provides better results that using randomly generated absences or background data.

Results (Vietnamese) 1:

Monk (2013) gợi ý that option this for the mô hình only sự hiện diện is one of the results quan niệm sai lầm that is not detected hoàn hảo be ignored when using mô hình only sự hiện diện. Phát hiện hoàn hảo of loài in môi trường biển and level độ liên quan of its cho SDMS be a chủ đề much quan trọng hiện đang thảo luận be (Monk, 2013). Tuy nhiên, vấn đề this also affects the mô hình only sự hiện diện (Dorazio, năm 2012; . Yackulic et al, 2013). Trong thực tế, theo kết quả of this work and nghiên cứu tương tự (Brotons et al, năm 2004;. . Bedia et al, năm 2011), việc sử dụng sự vắng mặt of obtained from lấy mẫu (hiện diện-vắng mặt dữ liệu) cung cấp kết quả better sử dụng ngẫu nhiên tạo ra sự vắng mặt or dữ liệu nền.

Results (Vietnamese) 2:

Monk (2013) cho rằng sở thích này cho các mô hình hiện diện chỉ là một kết quả của các quan niệm sai lầm rằng phát hiện không hoàn hảo có thể được bỏ qua khi sử dụng mô hình hiện diện chỉ. Việc phát hiện không hoàn hảo của các loài trong môi trường biển và liên quan của nó cho SDMS là một chủ đề rất quan trọng hiện đang được thảo luận (Monk, 2013). Tuy nhiên, vấn đề này cũng ảnh hưởng đến các mô hình hiện diện chỉ (Dorazio, 2012;. Yackulic et al, 2013). Trong thực tế, theo kết quả của công việc này và các nghiên cứu tương tự (Brotons et al 2004,;.. Bedia et al, 2011), việc sử dụng sự vắng mặt thu được từ lấy mẫu (dữ liệu hiện diện-vắng mặt) cho kết quả tốt hơn là sử dụng sự vắng mặt được tạo ra ngẫu nhiên hoặc dữ liệu nền.