Elliptical <scp>T</scp>ime‐<scp>D</scp>ensity model to estimate wildlife utilization distributions
Notice bibliographique
Résumé
Summary We present a new animal space‐use model (elliptical time density – ETD ) that uses discrete‐time tracking data collected in wildlife movement studies. The ETD model provides a trajectory‐based, nonparametric approach to estimate the utilization distribution ( UD ) of an animal, using model parameters derived directly from the movement behaviour of the species. The model builds on the theory of ‘time‐geography’ whereby elliptical constraining regions are established between temporally adjacent recorded locations. Using a W eibull speed distribution fitted for an animal's movement data, a time density value (i.e. time per unit landscape) is determined from the expectation of all elliptical regions equal to, or greater than, the minimum bounding ellipse for a given landscape point. We tested the ETD model using a tracking dataset for an A frican elephant ( L oxodonta africana ) and compared the resulting UD s for regularly sampled, frequently recorded locations, as well as irregular random time intervals between locations and also infrequent temporal‐sampling regimes, providing insight to the method's performance with different resolution data. We compared the performance of the ETD model, the B rownian bridge movement model ( BBMM ), the time‐geography density estimator ( TGDE ) and the K ernel D ensity E stimator ( KDE ) by calculating omission/commission errors from the predicted space‐use distribution of each model relative to the true known UD of our elephant test data. The comparison was made for the 10–99% percentile UD model areas. The ETD 90 model (i.e. ETD model parameterized using the 90% percentile value of the W eibull speed distribution) resulted in the fewest errors of commission and omission with regard to locating the true movement path at the 99% percentile UD area. The ETD model provides an improved approach for estimating animal UD s since (i) parameters are derived directly from the tracking data rather than assumed; (ii) parameter values are biologically interpretable; (iii) the W eibull speed distribution is adaptable to various temporal‐sampling regimes; and (iv) the ETD model handles the case of degenerate ellipses thus preserving landscape connectivity in the UD . Software (freeware) for calculating the ETD and a B ayesian framework for estimating the W eibull distribution speed parameters are also introduced in the paper.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».