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Enregistrement W2132170472 · doi:10.1002/wsb.168

OpenJUMP HoRAE—A free GIS and toolbox for home‐range analysis

2012· article· en· W2132170472 sur OpenAlexaff
Stefan Steiniger, Andrew Hunter

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésToolboxComputer scienceGeospatial analysisSoftwareGeographic information systemLicenseRange (aeronautics)Home rangeData miningSet (abstract data type)Data scienceGeographyRemote sensingEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past 20 years a set of methods for home‐range estimation and analysis of animal observation data have been developed. Whereas comparisons among the estimation methods and different estimation software are available, only the adehabitat analysis toolbox for R is under a free and open‐source software license and includes established and new home‐range estimation approaches, such as Kernel Density Estimation, Brownian Bridges, and Local Convex Hulls. However, R and adehabitat are command line based, which some may perceive as not very user‐friendly, and provide only a limited set of functions for the analysis of home ranges with environmental geospatial data (e.g., land cover and elevation data). This article presents a free and open‐source home‐range analysis toolbox that focuses on the evaluation of global positioning system collar data, and integrates with a desktop geographic information system to allow data analysis beyond the creation of home ranges. The software is distributed under a free and open‐source license, so research can also benefit from the toolbox because implemented algorithms can be tested directly and improved. © 2012 The Wildlife Society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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