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Enregistrement W2148796583 · doi:10.1186/s40462-015-0064-3

Mapping areas of spatial-temporal overlap from wildlife tracking data

2015· article· en· W2148796583 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMovement Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSamuel Roberts Noble Foundation
Mots-clésAnimal ecologyWildlifeGeographySatellite trackingRemote sensingCartographyEnvironmental scienceEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The study of inter-individual interactions (often termed spatial-temporal interactions, or dynamic interactions) from remote tracking data has focused primarily on identifying the presence of such interactions. New datasets and methods offer opportunity to answer more nuanced questions, such as where on the landscape interactions occur. In this paper, we provide a new approach for mapping areas of spatial-temporal overlap in wildlife from remote tracking data. The method, termed the joint potential path area (jPPA) builds from the time-geographic movement model, originally proposed for studying human movement patterns. RESULTS: The jPPA approach can be used to delineate sub-areas of the home range where inter-individual interaction was possible. Maps of jPPA regions can be integrated with existing geographic data to explore landscape conditions and habitat associated with spatial temporal-interactions in wildlife. We apply the jPPA approach to simulated biased correlated random walks to demonstrate the method under known conditions. The jPPA method is then applied to three dyads, consisting of fine resolution (15 minute sampling interval) GPS tracking data of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) collected in Oklahoma, USA. Our results demonstrate the ability of the jPPA to identify and map jPPA sub-areas of the home range. We show how jPPA maps can be used to identify habitat differences (using percent tree canopy cover as a habitat indicator) between areas of spatial-temporal overlap and the overall home range in each of the three deer dyads. CONCLUSIONS: The value of the jPPA approach within current wildlife habitat analysis workflows is highlighted along with its simple and straightforward implementation and interpretation. Given the current emphasis on remote tracking in wildlife movement and habitat research, new approaches capable of leveraging both the spatial and temporal information content contained within these data are warranted. We make code (in the statistical software R) for implementing the jPPA approach openly available for other researchers.

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.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,199 · 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