Modelling Marten (<i>Martes americana</i>) Movement Costs in a Boreal Forest: Effects of Grain Size and Thematic Resolution
Notice bibliographique
Résumé
We investigated landscape resistance to movements of American marten ( Martes americana ) based on snow-tracking data. We generated movement cost maps of the study area with different grain size, thematic resolution, and habitat-specific resistance to movements. We compared simulated tracks obtained from resistance maps to real tracks plotted along transects that we surveyed in winters 2004 to 2008 at the Montmorency Forest, Quebec, Canada. Simulated tracks were located at the intersection between least-cost paths simulated across the study area and transects. We used nearest-neighbour distances between simulated and real tracks to assess the performance of resistance maps and estimate landscape resistance parameters. Simulations with specified costs to movement for open areas, young forest, and mature forest performed better than simpler resistance scenarios, suggesting that resistance to marten movements differed among those landscape attributes that were considered. Simulations with a map grain size of 100 m performed significantly better than 5, 25, and 300 m, possibly because of gap crossing avoidance. Model performance (compared to null model) was maximal when resistance to movement in open habitat was set to 20 times higher than in mature forest, but uncertainty around this estimate was large. This research demonstrates that presence-only (point) data can be used to parameterize movements using spatially explicit modelling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».