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Enregistrement W2148633364 · doi:10.1002/jwmg.259

Time geography and wildlife home range delineation

2011· article· en· W2148633364 sur OpenAlexaff
Jed Long, Trisalyn Nelson

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHome rangeWildlifeRange (aeronautics)GeographyContext (archaeology)Time geographyMeasure (data warehouse)Movement (music)Computer scienceEnvironmental resource managementData scienceEcologyEnvironmental scienceHuman geographyData miningHabitatEngineeringEconomic geographyHistorical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We introduce a new technique for delineating animal home ranges that is relatively simple and intuitive: the potential path area (PPA) home range. PPA home ranges are based on existing theory from time geography, where an animal's movement is constrained by known locations in space–time (i.e., n telemetry points) and a measure of mobility (e.g., maximum velocity). Using the formulation we provide, PPA home ranges can be easily implemented in a Geographic Information System (GIS). The advantage of the PPA home range is the explicit consideration of temporal limitations on animal movement. In discussion, we identify the PPA home range as a stand‐alone measure of animal home range or as a way to augment existing home range techniques. Future developments are highlighted in the context of the usefulness of time geography for wildlife movement analysis. To facilitate the adoption of this technique we provide a tool for implementing this method. © 2011 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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