A field test of simple dispersal models as predictors of movement in a cohort of lake‐dwelling brook charr
Notice bibliographique
Résumé
1. Dispersal can be a major determinant of the distribution and abundance of animals, as well as a key mechanism linking behaviour to population dynamics, but progress in understanding dispersal has been hampered by the lack of a general framework for modelling dispersal. 2. This study tested the capacity of simple models to summarize and predict the lake-wide dispersal of an emerging cohort of young-of-the-year brook charr Salvelinus fontinalis, over 12 surveys conducted during a 2-month period. 3. The models are based on two types of dispersal kernel, the normal distribution from a simple diffusion process, and a Laplace distribution depicting exponential decay of the frequency of dispersers away from the point of origin. In all, four models were assessed: one-group diffusion (D1S) and exponential (E1S) models assuming homogeneous dispersal behaviour within the cohort, and two-group diffusion (D2S) and exponential (E2S) models accounting for intrapopulation differences in dispersal between sedentary and mobile individuals. 4. A rigorous cross-validation, based on calibrating the models to the distributions from the first two surveys only and then validating them on the remaining 10 distributions, was used to compare model predictions with observed values for five properties of the dispersal distributions: counts in individual shoreline sections; mean lateral displacement, variance and kurtosis of displacements; and the percentage of long-distance dispersers. 5. Substantial intrapopulation heterogeneity in dispersal behaviour was apparent: 83% of all individuals were estimated to be sedentary and the remainder mobile. Remarkably, the two-group exponential model E2S - calibrated to data from only two surveys conducted 3.5 and 8.5 days after the beginning of emergence - predicted reasonably well all properties of the spatial distribution of the cohort until the end of the study, 7 weeks later. 6. Standardized measures of mobility derived from simple models may lead to better understanding of population dynamics and improved management. Specifically, the ability to accurately predict long-distance dispersal may be critical to assessing population persistence and cohort strength whenever key habitats, such as refugia or productive areas supporting a large proportion of the cohort, are sparsely distributed or distant from the point of origin.
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».