Improving rigour and efficiency of use‐availability habitat selection analyses with systematic estimation of availability
Notice bibliographique
Résumé
Summary Animal habitat selection analyses often rely on comparisons of habitat use and availability to infer selection. Random locations are commonly used to assess availability despite inefficiency and potential uncertainty associated with random sampling. Herein, I propose a systematic approach to estimate habitat availability to reduce sampling error and computing time associated with GIS ‐based estimation of habitat availability using random locations. I used Euclidean distance analysis ( EDA ) as a model technique to demonstrate the sensitivity of use‐availability analyses to insufficient random sampling and to evaluate the proposed systematic approach. I re‐analysed data from a previous study of habitat selection of F lorida panthers ( P uma concolor coryi ) and compared results of analyses in which distance‐based habitat availability (i.e. expected distance) was estimated with a range in sample sizes of random locations, and also systematically. My results demonstrate that expected distances and statistical results of EDA based on random sampling can be unreliable with low and arbitrary numbers of random points, vary if increasing numbers of points are used, and approach results obtained systematically at greater numbers of points (i.e. with sufficient sampling). The systematic approach efficiently measures habitat availability by making calculations from all possible locations, at a specified resolution, across the scale of interest. Thus, it eliminates uncertainty due to sampling error and is considerably faster. The systematic approach improves rigour and efficiency of animal habitat selection analyses that rely on comparisons of habitat use and availability and ensures repeatability of results for practical and theoretical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».