Evaluation of Root‐n Bandwidth Selectors for Kernel Density Estimation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The kernel density estimator is used commonly for estimating animal utilization distributions from location data. This technique requires estimation of a bandwidth, for which ecologists often use least‐squares cross‐validation (LSCV). However, LSCV has large variance and a tendency to under‐smooth data, and it fails to generate a bandwidth estimate in some situations. We compared performance of 2 new bandwidth estimators (root‐n) versus that of LSCV using simulated data and location data from sharp‐shinned hawks ( Accipter striatus ) and red wolves ( Canis rufus ). With simulated data containing no repeat locations, LSCV often produced a better fit between estimated and true utilization distributions than did root‐n estimators on a case‐by‐case basis. On average, LSCV also provided lower positive relative error in home‐range areas with small sample sizes of simulated data. However, root‐n estimators tended to produce a better fit than LSCV on average because of extremely poor estimates generated on occasion by LSCV. Furthermore, the relative performance of LSCV decreased substantially as the number of repeat locations in the data increased. Root‐n estimators also generally provided a better fit between utilization distributions generated from subsamples of hawk data and the local densities of locations from the full data sets. Least‐squares cross‐validation generated more unrealistically disjointed estimates of home ranges using real location data from red wolf packs. Most importantly, LSCV failed to generate home‐range estimates for >20% of red wolf packs due to presence of repeat locations. We conclude that root‐n estimators are superior to LSCV for larger data sets with repeat locations or other extreme clumping of data. In contrast, LSCV may be superior where the primary interest is in generating animal home ranges (rather than the utilization distribution) and data sets are small with limited clumping of locations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».